Искусственный интеллект (ИИ) — это передовая технология, которая революционизирует различные отрасли, от здравоохранения до финансов. Системы ИИ могут обрабатывать огромные объемы данных, выявлять закономерности и принимать обоснованные решения. В данном тесте вы сможете проверить свои знания о различных аспектах ИИ, включая машинное обучение, нейронные сети и применение ИИ в реальном мире. Проверьте свои знания и узнайте, насколько хорошо вы разбираетесь в этой увлекательной и быстро развивающейся области.
Вопрос 1: Что такое машинное обучение?
а) Процесс разработки алгоритмов, которые могут самостоятельно улучшаться на основе данных.
б) Процесс создания баз данных.
в) Процесс создания графических интерфейсов.
+ а) Процесс разработки алгоритмов, которые могут самостоятельно улучшаться на основе данных.
Вопрос 2: Какой тип машинного обучения использует меченные данные для тренировки модели?
а) Обучение без учителя.
б) Обучение с подкреплением.
в) Обучение с учителем.
+ в) Обучение с учителем.
Вопрос 3: Что такое нейронная сеть?
а) Сеть компьютеров, связанных между собой.
б) Модель, вдохновленная структурой мозга, состоящая из слоев нейронов.
в) Система управления базами данных.
+ б) Модель, вдохновленная структурой мозга, состоящая из слоев нейронов.
Вопрос 4: Какой алгоритм используется для кластеризации данных?
а) Линейная регрессия.
б) К-средние.
в) Градиентный спуск.
+ б) К-средние.
Вопрос 5: Какой из следующих методов используется для оценки качества модели машинного обучения?
а) Кросс-валидация.
б) Линейное программирование.
в) Градиентный подъем.
+ а) Кросс-валидация.
Вопрос 6: Что такое глубокое обучение?
а) Процесс обучения на основе неглубоких нейронных сетей.
б) Процесс обучения на основе многослойных нейронных сетей.
в) Процесс обучения на основе линейных моделей.
+ б) Процесс обучения на основе многослойных нейронных сетей.
Вопрос 7: Какой из следующих методов используется для обработки естественного языка (NLP)?
а) R-CNN.
б) LSTM.
в) SVM.
+ б) LSTM.
Вопрос 8: Что такое сверточная нейронная сеть (CNN)?
а) Модель для анализа временных рядов.
б) Модель для обработки изображений.
в) Модель для кластеризации данных.
+ б) Модель для обработки изображений.
Вопрос 9: Какой из следующих методов используется для рекомендательных систем?
а) Кластеризация.
б) Коллаборативная фильтрация.
в) Линейная регрессия.
+ б) Коллаборативная фильтрация.
Вопрос 10: Что такое трансферное обучение?
а) Процесс обучения модели с нуля.
б) Процесс использования предварительно обученной модели для новой задачи.
в) Процесс создания новой базы данных.
+ б) Процесс использования предварительно обученной модели для новой задачи.
Вопрос 11: Какой из следующих методов используется для анализа временных рядов?
а) R-CNN.
б) LSTM.
в) SVM.
+ б) LSTM.
Вопрос 12: Что такое рекуррентная нейронная сеть (RNN)?
а) Модель для обработки изображений.
б) Модель для анализа временных рядов и последовательностей данных.
в) Модель для кластеризации данных.
+ б) Модель для анализа временных рядов и последовательностей данных.
Вопрос 13: Какой из следующих методов используется для обнаружения аномалий?
а) Линейная регрессия.
б) Изоляционный лес.
в) Градиентный спуск.
+ б) Изоляционный лес.
Вопрос 14: Что такое подкрепляющее обучение?
а) Процесс обучения модели на основе меченных данных.
б) Процесс обучения модели на основе наград и штрафов.
в) Процесс обучения модели на основе немеченных данных.
+ б) Процесс обучения модели на основе наград и штрафов.
Вопрос 15: Какой из следующих методов используется для уменьшения размерности данных?
а) Линейная регрессия.
б) Метод главных компонент (PCA).
в) Градиентный спуск.
+ б) Метод главных компонент (PCA).
