Искусственный интеллект (ИИ) революционизирует множество отраслей, от медицины до финансов. Этот тест поможет вам проверить свои знания о системах ИИ, их принципах работы и применении в различных сферах. Узнайте, насколько хорошо вы разбираетесь в машинном обучении, нейронных сетях и других ключевых аспектах ИИ. Проверьте свои знания и узнайте, что вы еще можете улучшить.
1. Какой из следующих алгоритмов является примером неконтролируемого обучения?
a) Линейная регрессия
b) k-средних +
c) Поддерживающие векторы
2. Какая из следующих структур используется для обработки естественного языка?
a) Рекуррентные нейронные сети +
b) Генеративно-состязательные сети
c) Свёрточные нейронные сети
3. Какой из следующих методов используется для оценки модели машинного обучения?
a) Градиентный спуск
b) Кросс-валидация +
c) Обратное распространение ошибки
4. Что такое «переобучение» в контексте машинного обучения?
a) Модель плохо обобщает новые данные +
b) Модель слишком простая
c) Модель слишком сложная
5. Какой из следующих языков программирования часто используется для работы с ИИ?
a) C++
b) Python +
c) Java
6. Что такое «нейронная сеть»?
a) Алгоритм для сортировки данных
b) Модель, вдохновленная биологической нервной системой +
c) Метод для визуализации данных
7. Какой из следующих методов используется для улучшения производительности модели машинного обучения?
a) Регуляризация +
b) Кластеризация
c) Нормализация
8. Что такое «глубокое обучение»?
a) Метод для анализа больших данных
b) Подход, использующий многослойные нейронные сети +
c) Техника для оптимизации гиперпараметров
9. Какой из следующих алгоритмов используется для классификации данных?
a) k-средних
b) Дерево решений +
c) Линейная регрессия
10. Что такое «рекуррентные нейронные сети» (RNN)?
a) Специальный тип нейронных сетей для обработки последовательных данных +
b) Метод для обучения на основе подкрепления
c) Алгоритм для кластеризации данных
11. Какой из следующих методов используется для оптимизации гиперпараметров модели?
a) Градиентный спуск
b) Сетчатый поиск +
c) Кросс-валидация
12. Что такое «генеративно-состязательные сети» (GAN)?
a) Метод для создания синтетических данных +
b) Алгоритм для кластеризации данных
c) Модель для обработки естественного языка
13. Какой из следующих методов используется для снижения размерности данных?
a) Правило Байеса
b) Метод главных компонент (PCA) +
c) k-средних
14. Что такое «обратное распространение ошибки»?
a) Метод для обучения нейронных сетей +
b) Алгоритм для кластеризации данных
c) Техника для визуализации данных
15. Какой из следующих методов используется для обработки изображений?
a) Рекуррентные нейронные сети
b) Свёрточные нейронные сети +
c) Дерево решений
