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 такое гиперпараметры модели?

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

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

 Параметры модели, которые используются для оценки ее качества

 Параметры модели, которые оптимизируются в процессе обучения

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

 Это алгоритм, который используется для минимизации функции потерь.

3. 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.

 Функция потерь вычисляет ошибку, которую необходимо минимизировать.

 Все вышеперечисленное.

4. Что делает оптимизатор в машинном обучении?

 Определяет взаимосвязь между входными данными и выходными данными.

 Используется для минимизации функции потерь.

 Определяет сложность задачи, которую необходимо решить.

 Используется для оценки качества модели.

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

 метод, который выбирает оптимальное количество эпох для обучения модели

 метод, который оптимизирует гиперпараметры модели

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

 метод, который применяет штрафы за большие веса модели

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

 MSE

 Precision

 R2

 Accuracy

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

 Функция потерь

 Тело модели

 Ни один из вариантов ответа не подходит

 Оптимизатор

8. Что такое регуляризация модели?

 метод, который выбирает оптимальное количество эпох для обучения модели

 метод, который оптимизирует гиперпараметры модели

 метод, который применяет штрафы за большие веса модели

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

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

 метод оптимизации Гаусса

 метод оптимизации градиентного спуска

 метод оптимизации случайного поиска

 метод оптимизации генетических алгоритмов

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

 Алгоритмы подбора данных, функция потерь, тело модели

 Тело модели, функция потерь, оптимизатор

 Входные данные, выходные данные, функция потерь

 Веса, параметры, функция потерь

 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