Узнайте больше о цифрах и искусственном интелеке, пройдя наш увлекательный тест. Этот урок поможет вам понять, как цифры и данные используются для создания умных алгоритмов, которые меняют нашу повседневную жизнь. Вы узнаете, как машинное обучение и глубокое обучение работают, а также как искусственный интеллект применяется в различных сферах, от медицины до автомобильной промышленности. Пройдите тест и проверьте свои знания!
1. Какой из следующих алгоритмов используется для классификации данных?
— Линейная регрессия
+ Кластеризация
— Градиентный бустинг
2. Что такое нейронная сеть?
— Программа для анализа текста
+ Модель машинного обучения, вдохновленная биологическими нейронами
— Способ сжатия данных
3. Какой из следующих методов используется для обработки естественного языка?
— Рекуррентные нейронные сети
+ Трансформеры
— Генетические алгоритмы
4. Что такое глубокое обучение?
— Метод анализа временных рядов
+ Подход к машинному обучению с использованием многослойных нейронных сетей
— Техника визуализации данных
5. Какой из следующих примеров является применением искусственного интеллекта в медицине?
— Автоматическое управление автомобилем
+ Диагностика заболеваний на основе медицинских изображений
— Анализ финансовых рынков
6. Что такое регрессия?
— Метод кластеризации данных
+ Метод предсказания непрерывных значений
— Алгоритм поиска оптимального пути
7. Какой из следующих методов используется для анализа больших данных?
— Кластеризация
+ Метод главных компонент (PCA)
— Линейная регрессия
8. Что такое обучение с учителем?
— Метод обучения без меток
+ Метод обучения с использованием меток
— Алгоритм поиска оптимального пути
9. Какой из следующих алгоритмов используется для распознавания образов?
— Генетические алгоритмы
+ Сверточные нейронные сети
— Линейная регрессия
10. Что такое рекуррентные нейронные сети (RNN)?
— Модель для анализа временных рядов
+ Модель для обработки последовательных данных
— Алгоритм кластеризации
11. Какой из следующих методов используется для оптимизации гиперпараметров?
— Кластеризация
+ Грид-поиск
— Линейная регрессия
12. Что такое переобучение (overfitting)?
— Модель недостаточно обучена на данных
+ Модель слишком хорошо обучена на тренировочных данных и плохо обобщает новые данные
— Модель недостаточно использует данные
13. Какой из следующих алгоритмов используется для анализа текста?
— Генетические алгоритмы
+ Мешок слов (Bag of Words)
— Линейная регрессия
14. Что такое генеративно-состязательные сети (GAN)?
— Модель для классификации данных
+ Модель для генерации новых данных
— Алгоритм поиска оптимального пути
15. Какой из следующих методов используется для оценки качества модели?
— Кластеризация
+ Кросс-валидация
— Линейная регрессия
