Открытый опрос по основам машинного обучения

Чтобы сделать самостоятельное изучение машинного обучения еще более интересным, сегодня мы предлагаем вам общий комплексный тест по основам машинного обучения.

Открытый опрос по основам машинного обучения

Чтобы сделать самостоятельное обучение машинному обучению еще более интересным, сегодня мы предлагаем вам общий комплексный тест по основам машинного обучения.

1. Что является ключевыми компонентами в работе методов машинного обучения?

 Входные данные, выходные данные, функция потерь

 Тело модели, функция потерь, оптимизатор

 Алгоритмы подбора данных, функция потерь, тело модели

 Веса, параметры, функция потерь

2. Что такое метод ранней остановки и как он может быть использован для оптимизации модели?

 метод, который применяет штрафы за большие веса модели

 метод, который останавливает обучение модели, если ошибка на валидационном наборе начинает увеличиваться

 метод, который выбирает оптимальное количество эпох для обучения модели

 метод, который оптимизирует гиперпараметры модели

3. Какой метод оптимизации традиционно используется для настройки весов в нейронных сетях?

 метод оптимизации Гаусса

 метод оптимизации генетических алгоритмов

 метод оптимизации градиентного спуска

 метод оптимизации случайного поиска

4. Что такое регуляризация модели?

 метод, который добавляет шум в обучающие данные для улучшения обобщающей способности модели

 метод, который выбирает оптимальное количество эпох для обучения модели

 метод, который применяет штрафы за большие веса модели

 метод, который оптимизирует гиперпараметры модели

5. Что такое гиперпараметры модели?

 Параметры модели, которые определяют ее архитектуру и настройки и не могут быть изменены в процессе обучения

 Параметры модели, которые используются для оценки ее качества

 Параметры модели, которые оптимизируются в процессе обучения

 Параметры модели, которые не могут никак повлиять на процесс обучения модели

6. Какая метрика наиболее часто используется для оценки качества бинарной классификации и оценивается в процентах?

 R2

 Precision

 MSE

 Accuracy

7. Что делает оптимизатор в машинном обучении?

 Определяет взаимосвязь между входными данными и выходными данными.

 Используется для минимизации функции потерь.

 Используется для оценки качества модели.

 Определяет сложность задачи, которую необходимо решить.

8. Какая компонента модели машинного обучения определяет взаимосвязь между входными и выходными данными?

 Функция потерь

 Ни один из вариантов ответа не подходит

 Тело модели

 Оптимизатор

9. Что происходит в процессе обучения модели в машинном обучении?

 Результаты предсказания сравниваются с реальными данными, используя функцию потерь.

 Модель получает входные данные и использует их для предсказания выходных данных.

 Все вышеперечисленное.

 Функция потерь вычисляет ошибку, которую необходимо минимизировать.

10. Что такое функция потерь в машинном обучении?

 Это функция, которая определяет сложность задачи, которую необходимо решить.

 Это функция, которая используется для оценки качества модели во время обучения.

 Это алгоритм, который используется для минимизации функции потерь.

 Это интерпретируемая функция, которая используется для оценки качества модели и понятная бизнесу.

 Загрузка …

Стоит отметить, что данный тест не является профессиональным экзаменом. Однако, такое небольшое упражнение поможет новичкам, которые самостоятельно изучают машинное обучение, пытаясь разобраться с огромным объемом новой информации, систематизировать ее и применить к решению практических задач.

Если вы заинтересованы в изучении машинного обучения на языке Python и хотите быть в курсе последних методов и инструментов, мы рекомендуем посетить наш лицензированный учебный центр в Москве, который специализируется на обучении ИТ-специалистов. Там вы сможете пройти практический курс «Машинное обучение на Python«.

Записаться на курс

Смотреть раcписание