Узнайте, насколько хорошо вы разбираетесь в искусственном интеллекте с помощью нашего теста! Ответьте на 15 вопросов и проверьте свои знания о современных технологиях ИИ, машинном обучении и нейронных сетях. Этот тест поможет вам понять, насколько глубоко вы понимаете принципы работы ИИ и его применение в различных областях. Подтвердите свои навыки или найдите области для дальнейшего изучения!
1. Что такое машинное обучение?
a. Процесс создания алгоритмов, которые могут обучаться на данных и делать прогнозы.
b. Процесс создания программного обеспечения для автоматизации задач.
c. Процесс создания роботов, которые могут выполнять физические задачи.
+ a
2. Какой из следующих методов используется для создания нейронных сетей?
a. Линейная регрессия
b. Обратное распространение ошибки
c. Кластерный анализ
+ b
3. Какой алгоритм используется для классификации данных?
a. Алгоритм Dijkstra
b. Алгоритм k-средних
c. Алгоритм SVM
+ c
4. Что такое глубокое обучение?
a. Процесс обучения на больших объемах данных
b. Процесс обучения с использованием многослойных нейронных сетей
c. Процесс обучения с использованием рекуррентных нейронных сетей
+ b
5. Какой из следующих методов используется для обработки естественного языка?
a. Алгоритм A*
b. Алгоритм BERT
c. Алгоритм k-ближайших соседей
+ b
6. Что такое рекуррентные нейронные сети (RNN)?
a. Сетки, используемые для обработки изображений
b. Сетки, используемые для обработки последовательных данных
c. Сетки, используемые для кластеризации данных
+ b
7. Какой из следующих методов используется для обнаружения аномалий?
a. Метод главных компонент
b. Метод k-средних
c. Метод случайного леса
+ a
8. Что такое генеративно-состязательные сети (GAN)?
a. Сетки, используемые для создания новых данных
b. Сетки, используемые для классификации данных
c. Сетки, используемые для обработки естественного языка
+ a
9. Какой из следующих методов используется для кластеризации данных?
a. Метод k-средних
b. Метод линейной регрессии
c. Метод обратного распространения ошибки
+ a
10. Что такое переобучение (overfitting)?
a. Ситуация, когда модель слишком хорошо обучается на тренировочных данных и плохо обобщает на новых данных
b. Ситуация, когда модель слишком плохо обучается на тренировочных данных
c. Ситуация, когда модель слишком хорошо обобщает на новых данных
+ a
11. Какой из следующих методов используется для снижения размерности данных?
a. Метод главных компонент (PCA)
b. Метод k-средних
c. Метод случайного леса
+ a
12. Что такое супервайзлед обучение (supervised learning)?
a. Обучение на размеченных данных
b. Обучение на неразмеченных данных
c. Обучение на частично размеченных данных
+ a
13. Какой из следующих методов используется для регрессионного анализа?
a. Метод линейной регрессии
b. Метод k-средних
c. Метод случайного леса
+ a
14. Что такое несупервайзлед обучение (unsupervised learning)?
a. Обучение на размеченных данных
b. Обучение на неразмеченных данных
c. Обучение на частично размеченных данных
+ b
15. Какой из следующих методов используется для классификации текста?
a. Метод k-средних
b. Метод наивного Байеса
c. Метод линейной регрессии
+ b
