Искусственный интеллект (ИИ) — это одна из самых революционных технологий нашего времени, способная изменить множество аспектов нашей жизни и работы. В этом тесте вы сможете проверить свои знания в области основ ИИ, включая машинное обучение, нейронные сети, алгоритмы и их применение в различных сферах. Узнайте, насколько хорошо вы разбираетесь в данной теме и какие области требуют дополнительного изучения. Проверьте свои знания прямо сейчас!
1. Что такое машинное обучение?
a) Процесс создания программного обеспечения
b) Метод обучения компьютеров на основе данных +
c) Способ кодирования алгоритмов
2. Какой алгоритм используется для классификации данных?
a) K-means
b) Линейная регрессия
c) Дерево решений +
3. Что такое нейронная сеть?
a) Сеть компьютеров, соединенных вместе
b) Модель, вдохновленная структурой мозга +
c) Программа для анализа данных
4. Какой метод используется для обработки естественного языка (NLP)?
a) K-means
b) Лонг Шорт-Терм Мемори (LSTM) +
c) Линейная регрессия
5. Что такое глубокое обучение?
a) Метод обучения с использованием большого количества слоев нейронных сетей +
b) Процесс оптимизации данных
c) Способ визуализации данных
6. Какой алгоритм используется для кластеризации данных?
a) Линейная регрессия
b) K-means +
c) Дерево решений
7. Что такое рекуррентная нейронная сеть (RNN)?
a) Сеть, используемая для классификации изображений
b) Сеть, подходящая для последовательных данных +
c) Сеть для обработки табличных данных
8. Какой метод используется для обучения без учителя?
a) Линейная регрессия
b) K-means +
c) Логистическая регрессия
9. Что такое генеративно-состязательная сеть (GAN)?
a) Сеть для классификации данных
b) Сеть для создания новых данных +
c) Сеть для оптимизации данных
10. Какой алгоритм используется для предсказания числовых значений?
a) Линейная регрессия +
b) K-means
c) Дерево решений
11. Что такое переобучение (overfitting)?
a) Процесс обучения модели на недостаточном количестве данных
b) Способ оптимизации данных
c) Ситуация, когда модель слишком хорошо подстраивается под тренировочные данные +
12. Какой метод используется для обработки изображений?
a) K-means
b) Сверточная нейронная сеть (CNN) +
c) Линейная регрессия
13. Что такое подкрепляющее обучение (reinforcement learning)?
a) Метод обучения на основе вознаграждения +
b) Процесс оптимизации данных
c) Способ визуализации данных
14. Какой алгоритм используется для анализа временных рядов?
a) Линейная регрессия
b) LSTM +
c) K-means
15. Что такое трансформеры?
a) Модель для обработки изображений
b) Модель для обработки последовательных данных +
c) Модель для обработки табличных данных
