Проверьте свои знания об искусственном интеллекте с помощью этого теста! Узнайте, насколько хорошо вы разбираетесь в современных технологиях и их применении. Ответьте на 15 вопросов и получите оценку своих знаний в области ИИ. Этот тест поможет вам понять, насколько вы готовы к работе с искусственным интеллектом и его инструментами. Не упустите возможность проверить свои знания и узнать что-то новое!
1. Какой алгоритм используется для классификации данных в машинном обучении?
a) Линейная регрессия
b) Кластеризация
c) Дерево решений +
2. Что такое нейронная сеть?
a) Программное обеспечение для обработки изображений
b) Математическая модель, вдохновленная биологическими нейронными сетями +
c) Метод оптимизации данных
3. Какой язык программирования чаще всего используется для работы с ИИ?
a) Java
b) Python +
c) C++
4. Что такое обучение с подкреплением?
a) Метод обучения, при котором агент учится на основе поощрений и наказаний +
b) Метод обучения, при котором агент учится на основе заранее заданных правил
c) Метод обучения, при котором агент учится на основе исторических данных
5. Какой инструмент используется для обработки естественного языка?
a) TensorFlow
b) NLTK +
c) Scikit-learn
6. Что такое глубокое обучение?
a) Метод обучения, основанный на многослойных нейронных сетях +
b) Метод обучения, основанный на линейных моделях
c) Метод обучения, основанный на деревьях решений
7. Какой алгоритм используется для кластеризации данных?
a) k-ближайших соседей
b) k-средних +
c) Линейная регрессия
8. Что такое гиперпараметры?
a) Параметры, которые модель учит из данных
b) Параметры, которые задаются вручную перед началом обучения +
c) Параметры, которые изменяются во время обучения
9. Какой метод используется для оценки качества модели?
a) Кросс-валидация +
b) Линейная регрессия
c) Кластеризация
10. Что такое переобучение?
a) Ситуация, когда модель плохо работает на тренировочных данных
b) Ситуация, когда модель хорошо работает на тренировочных данных, но плохо на тестовых +
c) Ситуация, когда модель плохо работает на тестовых данных, но хорошо на тренировочных
11. Какой алгоритм используется для предсказания непрерывных значений?
a) Линейная регрессия +
b) Кластеризация
c) Дерево решений
12. Что такое обратное распространение ошибки?
a) Метод обучения, при котором ошибка минимизируется за счет изменения весов нейронной сети +
b) Метод обучения, при котором ошибка минимизируется за счет изменения структуры данных
c) Метод обучения, при котором ошибка минимизируется за счет изменения гиперпараметров
13. Какой инструмент используется для создания и тренировки нейронных сетей?
a) TensorFlow +
b) NLTK
c) Scikit-learn
14. Что такое супервайз?
a) Метод обучения, при котором модель учится на основе заранее заданных правил
b) Метод обучения, при котором модель учится на основе заранее заданных меток +
c) Метод обучения, при котором модель учится на основе исторических данных
15. Какой алгоритм используется для снижения размерности данных?
a) k-ближайших соседей
b) Метод главных компонент (PCA) +
c) Линейная регрессия
