Quyidagilardan qaysi biri sun’iy intellektning tushunchalaridan emas?


Download 42.51 Kb.
Sana05.05.2023
Hajmi42.51 Kb.
#1431827
Bog'liq
Sun\'iy intellekt test savollari


  1. Quyidagilardan qaysi biri sun’iy intellektning tushunchalaridan emas?




  1. "Turing testi" nima bilan bog’liq?




  1. AI qaysi sohada qo’llanilmagan?




  1. Axborotning tahlil qilinishi (Natural Language Processing. qaysi soha bilan bog’liq?




  1. Ma’lumotlar o’rganishning qanday turi ma’lumotlarni o’rganish va yangi ma’lumotlar asosida prognoz qilishga imkon beradi?




  1. Ma’lumotlar va bilimlar bazasini qanday so’z bilan ifodalash mumkin?




  1. Mantiqiy model nima?




  1. Produksion model nima?




  1. Quyidagilardan qaysi biri bilimlarni ifodalashning mantiqiy modeliga misol bo’la oladi?




  1. Quyidagilardan qaysi biri bilimlarni ifodalashning produksion modeliga misol bo’la oladi?




  1. Bilimlar interpretatori nima?




  1. Bilimlarni taqdim etishning asosiy maqsadi nima?




  1. Freym nima?




  1. Semantik model nima?

  2. Noravshan mantiq nazariyasi qaysi sohani o’z ichiga oladi?




  1. Noravshan to’plamlar nima?




  1. Noravshan to’plamlar ustida qanday amal bajarilishi mumkin?




  1. Noravshan to’plamlarning qanday xossasi yo’q?




  1. Freymdagi slotlar nima maqsadga muvofiq?




  1. Semantik modellarning asosiy vazifasi nima?




  1. Ekspert tizimlari nima?




  1. Mashinali o’qitish nima?




  1. Mashinali o’qitish algoritmlari nima?




  1. Regressiya usuli qanday ma’lumotlarni o’rganishda ishlatiladi?




  1. Klassifikatsiya usuli qanday ma’lumotlarni taqqoslashda ishlatiladi?




  1. Regressiya va klassifikatsiya usullari orasidagi farq qanday?




  1. Klassifikatsiya usuli qanday maqsadlarga erishishda ishlatiladi?




  1. Neyron tarmoqlari nima?




  1. Neyron tarmoqlari qanday tuziladi?




  1. Neyron tarmoqlarining asosiy vazifasi nima?




  1. Perseptron nima?




  1. Perseptron usuli qanday maqsadga erishish uchun ishlatiladi?




  1. Perseptronni o’qitishda qanday ma’lumotlar ishlatiladi?




  1. Perseptronning qanday xususiyati ma’lumotlarni taqqoslashda foydali?


  1. Qanday usullar Perseptronni o’qitishda ishlatiladi?




  1. Gradientni pasaytirish usuli nima uchun Perseptronni o’qitishda ishlatiladi?




  1. Gradientni pasaytirish usuli qanday ishlaydi?




  1. Qanday funksiya Perseptronning chiquvchi natijalariga qo’shish uchun ishlatiladi?




  1. ReLu funksiyasining grafik turi qanday?


  1. Sun’iy neyron tarmoqlari nima uchun ishlatiladi?




  1. Sun’iy neyron tarmoqlari qanday tuziladi?




  1. Qanday funksiya sinov tarmoqlarining chiquvchi natijalariga qo’shish uchun ishlatiladi?




  1. Sigmoid funksiyasining grafik turi qanday?

  2. Qanday funksiya sinov tarmoqlarining natijalariga xatolikni qo’shish uchun ishlatiladi?




  1. Softmax funksiyasi qanday ishlaydi?




  1. Sun’iy neyron tarmoqlarini o’qitishda qanday algoritm ishlatiladi?




  1. Gradientni pasaytirish usuli qanday ishlaydi?




  1. Sun’iy neyron tarmoqlarini o’qitishda qanday ma’lumotlar ishlatiladi?




  1. Qanday aktivatsiya funksiyasi sun’iy neyron tarmoqlarida ishlatiladi?




  1. Sigmoid funksiyasining grafik turi qanday?




  1. Qanday funksiya sun’iy neyron tarmoqlarining chiquvchi natijalariga xatolikni qo’shish uchun ishlatiladi?




  1. Softmax funksiyasi qanday ishlaydi?




  1. Qanday usullar sun’iy neyron tarmoqlarini o’qitishda ishlatiladi?




  1. Gradientni pasaytirish usuli nima uchun sun’iy neyron tarmoqlarini o’qitishda ishlatiladi?




  1. Gradientni pasaytirish usuli qanday ishlaydi?




  1. Qanday funksiya sinov tarmoqlarining chiquvchi natijalariga qo’shish uchun ishlatiladi?




  1. Sigmoid funksiyasining grafik turi qanday?




  1. Qanday funksiya sinov tarmoqlarining natijalariga xatolikni qo’shish uchun ishlatiladi?




  1. Sun’iy neyron tarmoqlarining xususiyati nima?




  1. Sun’iy neyron tarmoqlarining xususiyati nima?




  1. Sun’iy neyron tarmoqda neyrondagi o’zgaruvchilar nima uchun ishlatiladi?




  1. Sun’iy neyron tarmoqlari qanday tuziladi?




  1. Qanday funksiya sun’iy neyron tarmoqlarining chiquvchi natijalariga xatolikni qo’shish uchun ishlatiladi?




  1. Softmax funksiyasi qanday ishlaydi?




  1. Sun’iy neyron tarmoqlarini o’qitish usullari qanday?




  1. Gradientni pasaytirish usuli qanday ishlaydi?




  1. Sun’iy neyron tarmoqi o’qitishida qanday ma’lumotlar ishlatiladi?




  1. Qanday aktivatsiya funksiyasi sun’iy neyron tarmoqlarida ishlatiladi?




  1. Sun’iy neyron tarmoqning xususiyati nima uchun u ko’p sinov tarmoqlari bilan tuziladi?




  1. Perseptron nima uchun ishlatiladi?




  1. Perseptronning asosiy maqsadi nima?




  1. Perseptronning asosiy xususiyatlari nimalar?




  1. Perseptron nima uchun ishlatiladi?




  1. Sun’iy intellekt tizimlari qanday ishlaydi?




  1. Mashinali o’qitish nima?




  1. Semantik modellar qanday ishlaydi?




  1. Neyron tarmoqlarini o’qitish algoritmlari qaysi bo’limga tegishli?




  1. Regressiya tizimlari nima uchun ishlatiladi?




  1. Noravshan mantiq nazariyasi nima uchun ishlatiladi?




  1. Ekspert tizimlari qanday ishlaydi?




  1. Sun’iy intellekt tizimlari qanday ishlaydi?




  1. Freym modellari nima uchun ishlatiladi?




  1. Noravshan to’plamlar nima uchun ishlatiladi?




  1. Mashinali o’qitish nima?




  1. Sun’iy neyron tarmoqlari qanday ishlaydi?




  1. Regressiya tizimlari nima uchun ishlatiladi?




  1. Ekspert tizimlari qanday ishlaydi?




  1. Sun’iy intellekt nima?




  1. Semantik modellar nimalar?




  1. Noravshan mantiq nazariyasi nima uchun ishlatiladi?




  1. Sun’iy neyron tarmoqlari nima?




  1. Mashinali o’qitish algoritmlari qaysilar?




  1. Regressiya tizimlari qanday ishlatiladi?




  1. Ekspert tizimlari qanday ishlaydi?




  1. Mashinali o’qitish algoritmlari qaysi maqsadlar uchun ishlatiladi?




  1. Unsupervizli mashinali o’qitish nima?




  1. Freym modellari qanday ishlatiladi?




  1. Noravshan tarmoqlari qanday ishlatiladi?




  1. Ma’lumotlar tahlil qilish modellari qanday ishlatiladi?




  1. Rejimlardan foydalanib mashinali o’qitish qanday ishlaydi?




  1. Sun’iy intellekt algoritmlari qaysi turdagi ma’lumotlarga ishlov beradi?




  1. Neyron tarmoqlari qanday ishlatiladi?




  1. Malumotlar tahlil qilishda qanday usullar ishlatiladi?




  1. Sun’iy intellekt tizimlarining turlari qandaydir?




  1. Mashinali o’qitish algoritmlari qaysi maqsadlar uchun ishlatiladi?




  1. Sun’iy intellekt tizimlarining yaratilish jarayoni qanday?




  1. 110.Mashinali o’qitish algoritmida o’qituvchi (teacher. qanday ishlatiladi?




  1. 111.Noravshan tarmoqlarining turlari qaysilar?




  1. Sun’iy intellekt tizimlari qaysi jarayonni bajaradi?




  1. Supervizli mashinali o’qitishda qanday ma’lumotlarni o’qitish uchun kerak?




  1. Ma’lumotlar tahlil qilishda qanday usullar ishlatiladi?




  1. Freym modellari qanday ishlatiladi?




  1. Semantik modellar nima uchun ishlatiladi?




  1. Semantik modellar barcha ma’lumotlarni nima uchun yig’adi?




  1. Semantik modellari qanday o’rganadi?

  2. Semantik modellar qanday yaratiladi?




  1. Semantik modellari qanday ishlaydi?




  1. Semantik modellari qanday taqsimlanadi?




  1. Semantik modellari qanday klassifikatsiya qilinadi?




  1. Semantik modellar qanday o’rnatiladi?




  1. Semantik modellari qanday tahlil qilinadi?




  1. Mashinali o’qitish nima uchun ishlatiladi?




  1. Mashinali o’qitish qanday ishlaydi?




  1. Mashinali o’qitish uchun ma’lumotlar qanday ishlatiladi?




  1. Mashinali o’qitish tizimlari nima uchun ishlatiladi?




  1. Supervizli mashinali o’qitish nima?




  1. Unsupervizli mashinali o’qitish nima?




  1. Rejimlardan foydalanib mashinali o’qitish qanday ishlaydi?




  1. Ma’lumotlar tahlilida qanday ma’lumotlar ishlatiladi?




  1. Ma’lumotlar tahlilida qanday algoritmlar ishlatiladi?




  1. Ma’lumotlar tahlili qanday sohalarda qo’llaniladi?




  1. Ma’lumotlar tahlilida qanday vositalar ishlatiladi?




  1. Mashinali o’qitish nima?




  1. Mashinali o’qitish usullari qanday turlarda bo’ladi?




  1. Noravshan mantiqning asosiy mafkuralari qandaydir?




  1. Noravshan mantiqda qanday mantiqiy jarayonlar ishlatiladi?




  1. Ekspert tizimlari nima uchun ishlatiladi?




  1. Ekspert tizimlari qanday turlarda bo’lishi mumkin?




  1. Mashinali o’qitish nima?




  1. Klassifikatsiya algoritmlari qanday turlarda bo’ladi?




  1. Neyron tarmoqlari qanday asosda ishlaydi?




  1. Noravshan mantiqning asosiy mafkuralari qandaydir?




  1. Noravshan mantiqda qanday mantiqiy jarayonlar ishlatiladi?




  1. Ekspert tizimlari nima uchun ishlatiladi?




  1. Ekspert tizimlari qanday turlarda bo’lishi mumkin?




  1. Mashinali o’qitish nima?




  1. Klassifikatsiya nima?




  1. Klassifikatsiya algoritmlari qanday turlarda bo’ladi?




  1. Neyron tarmoqlari qanday asosda ishlaydi?




  1. Freym modeli nima?




  1. Semantik modeli qanday ishlaydi?




  1. Mashinali tarjima tizimi qanday ishlaydi?




  1. Konveksiyalik nima?




  1. Qanday tizimlarda chegaralar bilan ishlaydigan mashqlar tizimi ishlatiladi?




  1. GAN tizimi nima?




  1. GAN tizimi qanday ishlaydi?




  1. Qanday algoritm ma’lumotlar to’plamini tahlil qiladi?




  1. Qanday usul ma’lumotlarni sinflandiradi?




  1. Qanday model kiritilgan ma’lumotni ta’kidlash uchun ishlatiladi?




  1. Qanday algoritm ma’lumotlardan o’z-o’ziga o’rganish uchun ishlatiladi?




  1. Qanday model katta ma’lumotlar to’plamini sinflandirish uchun ishlatiladi?




  1. Qanday usul dasturlash tilida ishlatiladi?




  1. Qanday usul ma’lumotlarni clusterlash uchun ishlatiladi?




  1. Qanday usul o’z-o’ziga o’rganuvchilar uchun tizim yaratish uchun ishlatiladi?




  1. Qanday usul dasturlash tilini ma’lumotlarni o’qitish uchun ishlatiladi?




  1. Qanday usul sun’iy neyron tarmoqlarini o’qitish uchun ishlatiladi?




  1. Qanday usul ma’lumotlarni o’qitish va sinflandirish uchun ishlatiladi?




  1. Qanday usul tashkilotlar uchun yopiq ma’lumotlarni tahlil qilish uchun ishlatiladi?




  1. Qanday usul tashkilotlar uchun ma’lumotlar bazasini sinflandirish uchun ishlatiladi?




  1. Qanday usul ma’lumotlar o’z-o’ziga o’rganish uchun ishlatiladi?




  1. Qanday model ma’lumotlarni sinflandirish uchun ishlatiladi?




  1. Qanday usul ma’lumotlarni sinflandirish uchun ishlatiladi?




  1. Qanday algoritm ma’lumotlarni o’qitish uchun ishlatiladi?




  1. Qanday model tashkilotlar uchun ma’lumotlarni tahlil qilish uchun ishlatiladi?




  1. Qanday usul ma’lumotlar o’z-o’ziga o’rganish uchun ishlatiladi?




  1. Qanday usul ma’lumotlarni o’qitish uchun ishlatiladi?




  1. Qanday usul ma’lumotlarni o’z-o’ziga o’rganish uchun ishlatiladi?




  1. Qanday usul ma’lumotlarni sinflandirish uchun ishlatiladi?




  1. Qanday usul tashkilotlar uchun ma’lumotlar bazasini sinflandirish uchun ishlatiladi?




  1. Qanday model ma’lumotlarni sinflandirish uchun ishlatiladi?




  1. Qanday usul ma’lumotlar bazasini sinflandirish uchun ishlatiladi?




  1. Qanday algoritm ma’lumotlarni o’qitish uchun ishlatiladi?




  1. Deep learningning asosiy turlaridan qaysi biri shaxslarning so’zlarni avtomatik tarzda tarjima qilish uchun ishlatiladi?




  1. CNN ning asosiy maqsadi qaysi biri?




  1. Qaysi algoritmlar gradient yo’nalishi tushunchasiga asoslangan?




  1. Transfer o’qitish qanday qilinadi?




  1. Qaysi loss funksiyasi kategorik ma’lumotlar uchun ishlatiladi?




  1. Dropout qanday qilinadi?




  1. Qanday qilib neyron tarmoqlarini o’qitish uchun ishlatiladi?

  2. Qaysi tarmoq modellarini yaratish uchun ishlatiladi?




  1. Qanday qilib tarmoq o’qitish tezligini aniqlash mumkin?




  1. ReLU funksiyasi nima uchun ishlatiladi?




  1. Sigmoid funksiyasi nima uchun ishlatiladi?




  1. Tanh funksiyasi nima uchun ishlatiladi?




  1. Softmax funksiyasi nima uchun ishlatiladi?




  1. Leaky ReLU funksiyasi nima uchun ishlatiladi?




  1. ELU funksiyasi nima uchun ishlatiladi?




  1. Swish funksiyasi nima uchun ishlatiladi?




  1. Mish-Mash funksiyasi nima uchun ishlatiladi?




  1. Gaussian Error Linear Units (GELU) funksiyasi nima uchun ishlatiladi?




  1. Softplus funksiyasi nima uchun ishlatiladi?




  1. Backpropagation nima uchun ishlatiladi?




  1. Backpropagation algoritmi qanday ishlaydi?




  1. Backpropagation algoritmi qanday jarayonlarni boshqaradi?




  1. Backpropagation algoritmi qanday muvaffaqiyatli ishlaydi?




  1. Backpropagation algoritmi qanday muammo yechadi?




  1. Backpropagation algoritmi qanday jarayonlarni bajaradi?




  1. Backpropagation algoritmi qanday muvaffaqiyatli ishlaydi?




  1. Backpropagation algoritmi qanday o’rganadi?




  1. Backpropagation algoritmi qanday natijalarni aniqlaydi?




  1. Backpropagation algoritmi qanday yaratiladi?




  1. Regularizatsiya nima uchun qo’llaniladi?




  1. Overfitting nima uchun yuzaga keladi?




  1. Regularizatsiya usullari qanday natijalarni tuzatishga yordam beradi?




  1. Qaysi sun'iy intellekt turi muammolarni hal qilish uchun o'z-o'zini tayyorlashni o'rganadi?




  1. Qaysi optimallashtirish algoritmi gradient yo'qolib ketish muammosi bilan bog'liq?




  1. Qanday tarmoq sun'iy intellektni o'rganish uchun eng ko'p ishlatiladi?




  1. Qaysi sun'iy intellekt turi ma'lumotlarni guruhlash uchun ishlatiladi?




  1. Qaysi sun'iy intellekt turi klassifikatsiya uchun ishlatiladi?

  2. Qaysi sun'iy intellekt turi ma'lumotlarni o'qitish xatosi va sinash xatosi orasida tezkorlikni saqlash uchun ishlatiladi?




  1. Qaysi sun'iy intellekt turi ma'lumotlarni bo'sh joylarni yengilroq amalga oshirish uchun ishlatiladi?




  1. Qaysi sun'iy intellekt turi matematik muammolar uchun ishlatiladi?




  1. Qanday sun'iy intellekt usuli bir nechta o'zgaruvchilarni sinash uchun ishlatiladi?




  1. Qaysi algoritm neiron tarmoqlarining to'g'ri yurishi uchun ishlatiladi?




  1. Qaysi sun'iy intellekt turi natural tilni tushunish uchun ishlatiladi?




  1. Qaysi algoritm ma'lumotlar o'rtasidagi aloqalarni aniqlashda yordam beradi?




  1. Qaysi sun'iy intellekt turi o'yinlarni o'rganishda yaxshi natijalar ko'rsatadi?




  1. Qaysi sun'iy intellekt turi o'rganish jarayonida yaxshi natijalar ko'rsatadi?




  1. Qaysi algoritm ma'lumotlar to'plamidagi nuqta o'rtasidagi chegarani topishda yordam beradi?




  1. Qaysi sun'iy intellekt turi bir nechta xususiyatlarni ajratib olishda yaxshi natijalar ko'rsatadi?




  1. Qaysi algoritm tez va samarali optimallashtirish uchun ishlatiladi?




  1. Qaysi sun'iy intellekt turi ma'lumotlarni o'rganishda va qayta ishlashda yaxshi natijalar ko'rsatadi?




  1. Qaysi sun'iy intellekt turi ma'lumotlarni o'rganishda va o'rganish jarayonini yaxshilashda yaxshi natijalar ko'rsatadi?




  1. Regularizatsiya usullaridan qaysi biri odatda L1 va L2 cheklovlaridan foydalanadi?




  1. L1 cheklovlarida nima uchun cheklov qo’yiladi?




  1. L2 cheklovlarida nima uchun cheklov qo’yiladi?




  1. Regularizatsiya yordamida qanday natijalar olish mumkin?




  1. Regularizatsiyada qanday usullar ishlatiladi?




  1. Regularizatsiya yordamida modellarning parametrlari qanday o’zgartiriladi?




  1. Regularizatsiya usullari qanday natijalarni yaxshilashga yordam beradi?




  1. CNN nima?




  1. CNN nima uchun ishlatiladi?




  1. CNNda pooling layer nima uchun qo’llaniladi?




  1. CNNda dropout nima uchun qo’llaniladi?




  1. CNNda qanday bir aktivatsiya funktsiyalari ishlatiladi?




  1. CNNda qanday bir optimizatsiya algoritm ishlatiladi?




  1. CNNda o’qitish qanday amalga oshiriladi?




  1. CNN qanday holatda yaxshi natijalar beradi?




  1. RNN nima?




  1. RNN nima uchun ishlatiladi?




  1. RNNda qanday bir holatda overfitting holati yuzaga keladi?




  1. RNNda qanday bir aktivatsiya funktsiyalari ishlatiladi?




  1. RNN qanday holatda yaxshi natijalar beradi?




  1. Sun’iy intellekt nima?




  1. "Big data" nima?




  1. "Machine learning" nima?




  1. "Artificial intelligence" (sun’iy intellekt) xizmatlaridan qaysi biri sizning raqamingizni tanib olishda ishlatiladi?




  1. "Neural network" nima?




  1. "Deep learning" nima?




  1. "Data mining" nima?




  1. "Natural language processing" (tabiiy tili ishlash) nima?




  1. "Reinforcement learning" nima?




  1. "Artificial neural network" (sun’iy neyron tarmoqlari) nima?




  1. "Bilimlarni ifodalash modellari" nima?




  1. "Empirik modellash" nima?




  1. "Deduktiv modellash" nima?




  1. "Induktiv modellash" nima?




  1. "Sibernetik modellash" nima?




  1. "Diskursiv modellash" nima?




  1. "Simulyatsion modellash" nima?




  1. "Semantik tarmoq modellari" nima?




  1. "Semantik tarmoq modellari"ni nima uchun ishlatish mumkin?




  1. "Semantik tarmoq modellari"ni qanday yaratish mumkin?




  1. "Semantik tarmoq modellari"ni yaratish jarayonida qanday ma’lumotlar ishlatiladi?




  1. "Semantik tarmoq modellari"ni sinashda qanday usullar ishlatiladi?




  1. "Semantik tarmoq modellari"ni yaratishda qanday vositalardan foydalaniladi?




  1. "Freym modellari" qanday maqsadga xizmat qiladi?




  1. "Freym modellari"ning asosiy qismi nima?




  1. "Freym" nima?




  1. "Freym modellari"ni yaratish jarayonida qanday ma’lumotlar ishlatiladi?




  1. "Freym modellari"ning asosiy maqsadi nima?




  1. Normal mantiqiy model nima?




  1. Normal mantiqiy model qanday ishlatiladi?




  1. Noravshan mantiqning asosiy qoidalari nima?




  1. "Qiyoslash" nima?




  1. Noravshan mantiqni yaratishda qanday asoslar ishlatilgan?




  1. "Mantiqiy tushuncha" nima?




  1. Noravshan mantiqning asosiy maqsadi nima?




  1. Noravshan to’plamlar nima?




  1. Noravshan to’plamlar ustida amallar qanday asoslar bo’yicha ishlaydi?




  1. "Tahrir" amali nima?




  1. Noravshan to’plamlar ustida amallar qanday ma’lumotlardan foydalanadi?




  1. Noravshan mantiqda "qiyoslash" nima?




  1. Ekspert tizimlari qanday maqsadlar uchun ishlatiladi?




  1. Ekspert tizimlarining asosiy xususiyatlari qanday?




  1. Ekspert tizimlari qanday uslubda ishlaydi?




  1. Ekspert tizimlarining asosiy qismi qanday?




  1. Ekspert tizimlarining qanday turlari bor?




  1. Ekspert tizimlari qanday qaror qabul qilishda yordam beradi?




  1. Ekspert tizimlari qanday ma’lumotlarni ishlatadi?


  1. Qaysi sun'iy neyron tarmoqi rasm recognition uchun eng yaxshi?




  1. Qaysi sun'iy neyron tarmoqi davriy ma'lumotlar bilan ishlash uchun mo'ljallangan?




  1. Qaysi sun'iy neyron tarmoqi "ishonchli" va "ishonchsiz" ma'lumotlar orasidagi farqlikni o'rganish uchun yaratilgan?




  1. Overfitting nima?

  2. Qaysi optimizator stochastic gradient descent (SGD) asosida ishlaydi?




  1. Qanday yo'l bilan sun'iy neyron tarmoqlarini o'rgatamiz?




  1. LSTM nima?




  1. Dropout qanday ishlaydi?




  1. Qaysi hujjatga asoslangan sun'iy neyron tarmoqlarini o'rganish?




  1. CNN tarmoqlarini qanday tuzilish qavslari mavjud?




  1. Qanday yo'l bilan sun'iy neyron tarmoqlarini tekshiramiz?




  1. Qaysi faqatgina RNN tarmoqlariga xos xususiyat?




  1. Transfer o'rganish nima?




  1. Qaysi yo'l bilan sun'iy neyron tarmoqlarining o'rganish tezligini oshirish mumkin?




  1. Qaysi sun'iy neyron tarmoqi generativ model sifatida ishlatiladi?




  1. Qanday yo'l bilan sun'iy neyron tarmoqlari ma'lumotlarni avtomatik ravishda kodlash va kodni qaytarishni o'rganadi?




  1. Qaysi yo'l bilan sun'iy neyron tarmoqlari ma'lumotlarni unsupervised o'rganish jarayonida sinflarga bo'lishini o'rganadi?




  1. Qaysi sun'iy neyron tarmoqi orqali sequence-to-sequence mo'ljallangan?




  1. Qaysi yo'l bilan sun'iy neyron tarmoqlari ma'lumotlarni dimensionality reduction uchun ishlatiladi?

Download 42.51 Kb.

Do'stlaringiz bilan baham:



Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©fayllar.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling