Исследуйте свои знания в области машинного обучения и искусственного интеллекта с нашим тестом! Этот тест поможет вам оценить ваш уровень понимания ключевых концепций, алгоритмов и приложений машинного обучения. Узнайте, насколько хорошо вы разбираетесь в нейронных сетях, обучении с учителем и без учителя, а также в современных тенденциях и технологиях ИИ. Проверьте свои знания и узнайте, где вам нужно улучшить свои навыки, чтобы стать экспертом в этой быстро развивающейся области.
1. Какой из следующих алгоритмов является примером обучения с учителем?
a) K-средних
b) Линейная регрессия +
c) Ассоциативные правила
2. Какой из следующих методов используется для оценки эффективности модели классификации?
a) Анализ кластеров
b) Матрица ошибок +
c) K-средних
3. Какой из следующих алгоритмов является примером обучения без учителя?
a) Линейная регрессия
b) K-средних +
c) Логистическая регрессия
4. Какой из следующих методов используется для уменьшения размерности данных?
a) PCA +
b) SVM
c) KNN
5. Какой из следующих алгоритмов является примером ансамблевого метода?
a) K-средних
b) Линейная регрессия
c) Random Forest +
6. Какой из следующих методов используется для обработки временных рядов?
a) KNN
b) ARIMA +
c) SVM
7. Какой из следующих алгоритмов является примером глубокого обучения?
a) Линейная регрессия
b) SVM
c) Сверточные нейронные сети +
8. Какой из следующих методов используется для оценки качества кластеризации?
a) Точность
b) Индекс Силуэта +
c) F1-мера
9. Какой из следующих алгоритмов используется для задач рекомендательных систем?
a) K-средних
b) Коллаборативная фильтрация +
c) Линейная регрессия
10. Какой из следующих методов используется для обнаружения аномалий в данных?
a) PCA
b) Локальный выброс по фактору +
c) SVM
11. Какой из следующих алгоритмов является примером рекуррентных нейронных сетей?
a) KNN
b) LSTM +
c) SVM
12. Какой из следующих методов используется для регуляризации моделей?
a) L1 регуляризация +
b) K-средних
c) PCA
13. Какой из следующих алгоритмов используется для задач кластеризации?
a) Линейная регрессия
b) DBSCAN +
c) Логистическая регрессия
14. Какой из следующих методов используется для улучшения обобщающей способности модели?
a) Cross-validation +
b) PCA
c) KNN
15. Какой из следующих алгоритмов является примером генеративных моделей?
a) Логистическая регрессия
b) GAN +
c) SVM
