Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) являются ключевыми технологиями, которые трансформируют различные отрасли, от здравоохранения до финансов. ИИ использует алгоритмы для имитации человеческого интеллекта, в то время как МО позволяет компьютерам обучаться и улучшаться без явного программирования. Эти технологии находят применение в анализе больших данных, распознавании образов, естественном языке и многих других областях. Проверьте свои знания об ИИ и МО с помощью нашего теста и узнайте, насколько хорошо вы понимаете эти революционные технологии.
1. Какой из следующих алгоритмов является примером нейронной сети?
a) Линейная регрессия +
b) Решающее дерево
c) К-средних
2. Что такое обратное распространение ошибки?
a) Метод обучения нейронных сетей
b) Алгоритм для уменьшения размерности данных
c) Процесс кластеризации данных +
3. Какой из следующих методов используется для уменьшения переобучения?
a) Регуляризация +
b) Кросс-валидация
c) Градиентный спуск
4. Что такое генеративно-состязательная сеть (GAN)?
a) Сеть для обработки естественного языка
b) Сеть для генерации новых данных +
c) Сеть для классификации изображений
5. Какой из следующих языков программирования часто используется для машинного обучения?
a) Java
b) Python +
c) C++
6. Что такое гиперпараметры?
a) Параметры, которые изменяются во время обучения
b) Параметры, которые задаются перед обучением +
c) Параметры, которые изменяются после обучения
7. Какой из следующих методов используется для кластеризации данных?
a) Линейная регрессия
b) К-средних +
c) Логистическая регрессия
8. Что такое надзорное обучение?
a) Обучение на неразмеченных данных
b) Обучение на размеченных данных +
c) Обучение на частично размеченных данных
9. Какой из следующих методов используется для обработки естественного языка?
a) Решающее дерево
b) Рекуррентная нейронная сеть +
c) К-средних
10. Что такое подкрепляющее обучение?
a) Обучение на основе вознаграждения +
b) Обучение на основе классификации
c) Обучение на основе регрессии
11. Какой из следующих методов используется для уменьшения размерности данных?
a) Градиентный спуск
b) Метод главных компонент +
c) К-средних
12. Что такое переобучение?
a) Модель слишком хорошо обобщает данные
b) Модель слишком плохо обобщает данные
c) Модель слишком хорошо подгоняется под тренировочные данные +
13. Какой из следующих методов используется для классификации данных?
a) Линейная регрессия
b) Логистическая регрессия +
c) К-средних
14. Что такое подкрепляющее обучение?
a) Обучение на основе вознаграждения +
b) Обучение на основе классификации
c) Обучение на основе регрессии
15. Какой из следующих методов используется для обработки изображений?
a) Решающее дерево
b) Сверточная нейронная сеть +
c) К-средних
