Автоматизированное обучение, или машинное обучение, представляет собой технологию, которая позволяет компьютерам обучаться и улучшаться без явного программирования. Изучите основные концепции, методы и применения машинного обучения в этом тесте.
1. Что такое машинное обучение?
a) Процесс написания программ для выполнения задач
b) Процесс обучения компьютеров на основе данных +
c) Процесс создания графических интерфейсов
2. Какой из следующих методов является примером обучения с учителем?
a) Кластеризация
b) Линейная регрессия +
c) Генеративные состязательные сети
3. Какой алгоритм используется для классификации данных?
a) K-средних
b) Дерево решений +
c) Градиентный бустинг
4. Что такое переобучение?
a) Модель слишком простая и не может обучиться
b) Модель слишком сложная и запоминает тренировочные данные +
c) Модель обучается на неполных данных
5. Какой из следующих методов используется для обучения без учителя?
a) Логистическая регрессия
b) Кластеризация K-средних +
c) Линейная регрессия
6. Что такое гиперпараметры?
a) Параметры, которые модель обучает из данных
b) Параметры, которые задаются до обучения модели +
c) Параметры, которые изменяются во время обучения модели
7. Какой из следующих методов используется для снижения размерности данных?
a) Метод главных компонент (PCA) +
b) Линейная регрессия
c) Дерево решений
8. Что такое валидационная выборка?
a) Данные, используемые для тренировки модели
b) Данные, используемые для оценки производительности модели +
c) Данные, используемые для тестирования модели
9. Какой из следующих методов используется для обработки пропущенных значений?
a) Импутация с помощью среднего значения +
b) Кластеризация
c) Линейная регрессия
10. Что такое нейронная сеть?
a) Модель, основанная на биологических нейронах +
b) Модель, основанная на деревьях решений
c) Модель, основанная на линейной регрессии
11. Какой из следующих методов используется для обнаружения аномалий?
a) Кластеризация
b) Одноклассовая SVM +
c) Линейная регрессия
12. Что такое кросс-валидация?
a) Процесс разделения данных на тренировочные и тестовые наборы
b) Метод оценки модели на нескольких подмножествах данных +
c) Процесс обучения модели на всех данных
13. Какой из следующих методов используется для балансировки классов?
a) SMOTE +
b) Линейная регрессия
c) Кластеризация K-средних
14. Что такое градиентный спуск?
a) Метод оптимизации функции потерь +
b) Метод кластеризации данных
c) Метод снижения размерности данных
15. Какой из следующих методов используется для обработки текстовых данных?
a) Метод главных компонент (PCA)
b) TF-IDF +
c) Линейная регрессия