Этот тест предназначен для проверки знаний в области искусственного интеллекта. Он охватывает основные концепции, методы и приложения ИИ, такие как машинное обучение, нейронные сети, обработка естественного языка и робототехника. Прохождение теста поможет вам оценить свой уровень понимания и выявить области, требующие дополнительного изучения. Подходит как для начинающих, так и для профессионалов, стремящихся углубить свои знания в этой быстро развивающейся области.
1. Какой алгоритм машинного обучения наиболее часто используется для задач классификации?
a) K-means
b) Линейная регрессия
c) Случайный лес +
2. Что такое нейронная сеть?
a) Алгоритм для сортировки данных
b) Модель, вдохновленная структурой и функцией биологических нейронов
c) Метод для оптимизации баз данных +
3. Какое из следующих утверждений верно для обработки естественного языка (NLP)?
a) NLP используется только для анализа текста
b) NLP может включать как анализ, так и генерацию текста
c) NLP не связан с машинным обучением +
4. Какой из следующих методов используется для обучения нейронных сетей?
a) Обратное распространение ошибки
b) Прямое распространение ошибки
c) Линейное распространение ошибки +
5. Что такое глубокое обучение?
a) Метод обучения с использованием одного слоя нейронов
b) Метод обучения с использованием множества слоев нейронов
c) Метод обучения без использования нейронов +
6. Какой из следующих алгоритмов используется для кластеризации данных?
a) Линейная регрессия
b) K-means
c) Логистическая регрессия +
7. Что такое рекуррентная нейронная сеть (RNN)?
a) Сеть, используемая для обработки изображений
b) Сеть, используемая для обработки последовательных данных
c) Сеть, используемая для классификации текста +
8. Какой из следующих методов используется для снижения переобучения?
a) Увеличение количества данных
b) Уменьшение количества данных
c) Использование регуляризации +
9. Что такое генеративно-состязательная сеть (GAN)?
a) Сеть, используемая для классификации изображений
b) Сеть, состоящая из двух нейронных сетей, которые обучаются совместно
c) Сеть, используемая для обработки аудио данных +
10. Какой из следующих методов используется для оценки качества модели машинного обучения?
a) Кросс-валидация
b) Линейная регрессия
c) Кластеризация +
11. Что такое супервизорное обучение?
a) Обучение модели на неразмеченных данных
b) Обучение модели на размеченных данных
c) Обучение модели на случайных данных +
12. Какой из следующих алгоритмов используется для задач регрессии?
a) K-means
b) Линейная регрессия
c) Логистическая регрессия +
13. Что такое автокодировщик?
a) Модель, используемая для классификации данных
b) Нейронная сеть, которая кодирует входные данные в скрытое представление и затем декодирует их обратно
c) Модель, используемая для обработки изображений +
14. Какой из следующих методов используется для обработки изображений?
a) SVM
b) CNN
c) K-means +
15. Что такое подкрепляющее обучение?
a) Обучение модели на размеченных данных
b) Обучение модели на основе вознаграждений и наказаний
c) Обучение модели на неразмеченных данных +
