Обучение искусственного интеллекта (ИИ) с нуля — это сложный и многогранный процесс, требующий глубоких знаний в области машинного обучения, нейронных сетей и обработки данных. В этом тесте вы сможете проверить свои знания о методах, которые позволяют обучить ИИ с нуля, включая обучение с учителем, обучение без учителя, подкрепляющее обучение и другие передовые техники. Понимание этих методов поможет вам эффективно разрабатывать и настраивать модели ИИ для решения различных задач, от распознавания образов до автономного управления.
1. Какой метод обучения ИИ использует метки данных для предсказания?
— Обучение без учителя
— Обучение с учителем +
— Подкрепляющее обучение
2. Что является основой для обучения без учителя?
— Метки данных
— Кластеризация +
— Вознаграждение
3. Какой алгоритм часто используется для кластеризации данных?
— Линейная регрессия
— K-means +
— Q-learning
4. Какой метод обучения ИИ основывается на взаимодействии с окружающей средой?
— Обучение с учителем
— Подкрепляющее обучение +
— Обучение без учителя
5. Какой алгоритм используется для обучения моделей с большим количеством слоев?
— K-means
— Глубокое обучение +
— Линейная регрессия
6. Какой метод используется для снижения вероятности переобучения модели?
— Регуляризация +
— Кластеризация
— Вознаграждение
7. Какой алгоритм часто используется для задач классификации?
— K-means
— Линейная регрессия
— Дерево решений +
8. Какой метод обучения ИИ использует награды и штрафы для оптимизации поведения?
— Обучение с учителем
— Подкрепляющее обучение +
— Обучение без учителя
9. Какой алгоритм часто используется для задач регрессии?
— Дерево решений
— Линейная регрессия +
— K-means
10. Какой метод обучения ИИ не требует меток данных?
— Обучение с учителем
— Обучение без учителя +
— Подкрепляющее обучение
11. Какой алгоритм часто используется для снижения размерности данных?
— Линейная регрессия
— Метод главных компонент (PCA) +
— K-means
12. Какой метод обучения ИИ основывается на анализе структуры данных?
— Подкрепляющее обучение
— Обучение без учителя +
— Обучение с учителем
13. Какой алгоритм часто используется для задач сегментации изображений?
— Линейная регрессия
— K-means +
— Q-learning
14. Какой метод обучения ИИ использует сети нейронов для обработки данных?
— Подкрепляющее обучение
— Обучение с учителем +
— Обучение без учителя
15. Какой алгоритм часто используется для задач аномалий в данных?
— Линейная регрессия
— K-means
— Метод главных компонент (PCA) +
