Описание
Содержание
1. Что такое искусственный интеллект?
- Модель, которая способна выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта
- Компьютерная игра, созданная человеком
- Программа для обработки изображений
- Классическая механическая машина
2. Как называется раздел искусственного интеллекта, занимающийся обучением машин на основе данных?
- Машинное обучение
- Логическое программирование
- Эвристики
- Обработка естественного языка
3. Что такое нейронная сеть?
- Модель математической функции, имитирующая работу нервных клеток мозга
- Тип базы данных
- Система хранения изображений
- Графический редактор
4. Какая из следующих задач НЕ является задачей классификации?
- Определение категории изображения
- Регрессия стоимости товара
- Обнаружение аномалий
- Определение цены акции
5. Что такое обучение с учителем?
- Обучение на размеченных данных
- Обучение без предварительных меток
- Обучение на основе случайных данных
- Обучение с использованием генетических алгоритмов
6. Что такое обучение без учителя?
- Обучение на неразмеченных данных
- Обучение на размеченных данных
- Обучение с подкреплением
- Обучение на неразмеченных данных
7. Что такое кластеризация?
- Группировка объектов по сходству без использования меток
- Обучение с помощью учителя
- Обучение с подкреплением
- Определение оптимального решения
8. Какие алгоритмы относятся к методам градиентного спуска?
- Линийная регрессия, нейронные сети
- Деревья решений, случайный лес
- Линейная регрессия, нейронные сети
- k-средних, иерархическая кластеризация
9. Что такое переобучение модели?
- Когда модель слишком хорошо подходит к обучающим данным, теряя обобщающие свойства
- Когда модель недообучена
- Когда модель работает идеально на тестовых данных
- Когда модель слишком хорошо подгоняет обучающие данные и плохо обобщает
10. Какая задача решается с помощью алгоритмов поиска пути?
- Навигация робота или агента в пространстве
- Обнаружение объектов на изображении
- Классификация текста
- Навигация робота или агента в пространстве
11. Что такое reinforcement learning?
- Обучение с подкреплением на основе наград и штрафов
- Обучение на размеченных данных
- Обучение с использованием диаграмм
- Обучение с подкреплением на основе наград и штрафов
12. Какой из алгоритмов является примером метода дерева решений?
- k-ближайших соседей
- Логистическая регрессия
- Дерево решений
- К ближайших соседей
13. Что такое естественный язык обработки (NLP)?
- Обработка и анализ текста и речи на естественных языках
- Обработка изображений
- Обучение нейронных сетей
- Обработка и анализ текста и речи на естественных языках
14. Какие методы применяются для уменьшения размерности данных?
- Метод главных компонент (PCA)
- Глубокое обучение
- Обучение с подкреплением
- Метод главных компонент (PCA)
15. Что такое генеративные модели?
- Модели, умеющие порождать новые данные, похожие на обучающие
- Модели, классифицирующие данные
- Модели для вычислительного зрения
- Модели, умеющие порождать новые данные, похожие на обучающие
16. В чем заключается идея метода градиентного спуска?
- Постепенное обновление параметров модели для минимизации функции потерь
- Обучение на основе решений педагогов
- Обучение с помощью правил логического вывода
- Постепенное обновление параметров модели для минимизации функции потерь
17. Какие значения гиперпараметров важны при обучении нейронных сетей?
- Коэффициент обучения, число эпох, архитектура сети
- Количество слоев, ширина слоя
- Все вышеперечисленное
- Все вышеперечисленное
18. В чем особенность сверточных нейронных сетей?
- Использование сверток для обработки изображений
- Обработка последовательных данных
- Обучение без требований к меткам
- Использование сверток для обработки изображений
19. Как называется метод, при котором модель учится выбирать наилучшее решение, взаимодействуя с окружающей средой?
- Обучение с подкреплением
- Обучение с учителем
- Обучение без учителя
- Обучение с подкреплением
20. Что такое «bias-variance trade-off» (связь смещения и дисперсии)?
- Баланс между ошибкой модели и её обобщающими способностями
- Баланс между скоростью обучения и точностью
- Равновесие между размерами обучающего набора и модели
- Баланс между ошибкой модели и её обобщающими способностями
21. В чем заключается принцип работы метода k ближайших соседей?
- Классификация нового объекта по меткам его ближайших соседей из обучающего набора
- Обучение нейронной сети
- Обработка текстовых данных
- Классификация нового объекта по меткам его ближайших соседей из обучающего набора
22. Чем отличается регрессия от классификации?
- Регрессия предсказывает числовые значения, классификация — категориальные метки
- Регрессия — метод без учителя, классификация — с учителем
- Регрессия используется только для изображений, классификация — для текста
- Регрессия предсказывает числовые значения, классификация — категориальные метки
23. Что такое перцептрон?
- Элемент нейронной сети, который выполняет простую линейную классификацию
- Тип алгоритма поиска
- Формат изображения
- Элемент нейронной сети, который выполняет простую линейную классификацию
24. Какие задачи решаются с помощью алгоритмов обработки изображений?
- Обнаружение объектов, сегментация, распознавание лиц
- Обработка текста
- Обучение нейронных сетей
- Обнаружение объектов, сегментация, распознавание лиц
25. Как называется область ИИ, занимающаяся моделированием человеческого мышления и логики?
- Логическое программирование
- Логика и вывод
- Машинное обучение
- Обработка естественного языка