Описание
Содержание
Что такое обучение с учителем в машинном обучении?
- Обучение модели на размеченных данных с целью предсказания новых значений
- Обучение модели без использования данных
- Обучение модели на основе случайных данных
- Обучение без корректировки ошибок
Какая из следующих задач относитcя к задачам классификации?
- Определение, к какому классу принадлежит объект
- Предсказание числового значения
- Группировка объектов по признакам
- Редукция размерности данных
Что такое переобучение (overfitting)?
- Когда модель слишком плохо обучается на данных
- Когда модель хорошо подходит к обучающим данным, но плохо работает на новых
- Когда модель не способна обучиться даже на обучающей выборке
- Когда модель слишком просто для решения задачи
Что делает алгоритм градиентного спуска?
- Обучает дерево решений
- Обновляет параметры модели для минимизации функции потерь
- Уменьшает размерность данных
- Создает случайные прогнозы
Что такое функция потерь в машинном обучении?
- Мера сложности модели
- Критерий остановки обучения
- Мера разницы между предсказаниями модели и реальными данными
- Функция активации нейронов
Что такое алгоритм k-ближайших соседей (k-NN)?
- Обучение на деревьях решений
- Обучение на основе линейных регрессий
- Классификационный алгоритм, основанный на поиске ближайших по признакам объектов
- Метод кластеризации
Что такое кросс-валидация?
- Метод увеличить размер обучающей выборки
- Процесс выбора гиперпараметров
- Обучение модели несколькими алгоритмами одновременно
- Метод оценки качества модели путём её разбития на части и проверки на тестовой выборке
Что такое линейная регрессия?
- Метод классификации
- Метод кластеризации
- Обучение на основе дерева решений
- Модель, которая предсказывает числовое значение на основе линейной комбинации признаков
Что такое нейронные сети?
- Модели, использующие деревья решений
- Модели на основе линейных алгоритмов
- Метод кластеризации
- Вычислительные модели, имитирующие работу биологических нейронов
Что такое метод опорных векторов (SVM)?
- Кластеризационный алгоритм
- Метод оптимизации для поиска границы разделения между классами
- Модель для генерации случайных признаков
- Обучение на деревьях решений
Что такое «регуляризация» в машинном обучении?
- Обучение на новых данных
- Метод устранения переобучения через добавление штрафа за сложность модели
- Процесс нормализации признаков
- Процесс добавления штрафных терминов для уменьшения сложности модели
Что такое градиентный бустинг?
- Метод построения ансамбля слабых моделей путем последовательного обучения на остатках
- Обучение с помощью градиентного спуска по функции потерь
- Кластеризационный алгоритм
- Метод понижения размерности
Что такое ансамбль моделей?
- Объединение нескольких моделей для повышения точности
- Модель, использующая только один алгоритм
- Обучение модели на одной выборке
- Метод автоматической настройки гиперпараметров
Какой из методов часто используется для снижения размерности в задачах Машинного Обучения?
- Метод главных компонент (PCA)
- k-ближайших соседей
- Логистическая регрессия
- Градиентный спуск
Что такое кластеризация в машинном обучении?
- Процесс разделения данных на предопределённое количество групп
- Обучение на размеченных данных
- Группировка объектов без использования заранее заданных меток
- Обучение с учителем
Что такое функция активации в нейронных сетях?
- Функция, определяющая потерю сети
- Функция, используемая для обучения сети
- Функция, преобразующая входные данные
- Функция, которая вводит нелинейность в модель
Что такое оптимизация гиперпараметров в машинном обучении?
- Обучение модели на новых данных
- Процесс выбора наилучших параметров модели
- Тюнинг функции потерь
- Обучение за счет уменьшения ошибок
Какая задача решается с помощью логистической регрессии?
- Ранжирование объектов
- Предсказание числовых значений
- Класификация двоичного или многоклассового типа
- Бинарная или многоклассовая классификация
Что такое объяснимость модели в машинном обучении?
- Способность модели генерировать новые данные
- Способность модели точно предсказывать
- Способность интерпретировать и объяснить решения модели
- Мера прозрачности и интерпретируемости модели
Что такое диапазон вывода у модели случайных лесов?
- Ограничение по числу деревьев
- Предел точности модели
- Отношение между глубиной дерева и точностью
- Интервал предсказаний модели для регрессии
Что такое обучение без учителя?
- Обучение на размеченных данных
- Обучение на данных без указания правильных ответов
- Обучение с помощью градиентного спуска
- Обучение на неразмеченных данных для поиска структур и закономерностей
Что такое селекция признаков в машинном обучении?
- Создание новых признаков
- Удаление важных признаков
- Обеспечение нормализации данных
- Выбор наиболее значимых признаков для модели
Что такое обучение с подкреплением?
- Обучение на размеченных данных, где известна правильная метка
- Обучение на основе награды за правильные действия в среде
- Обучение с помощью усиления модели через обратную связь
- Объединение обучения с задачами поиска решений и планирования