Описание
Содержание
Что такое обучение с учителем в машинном обучении?
- Обучение модели на размеченных данных, где каждому примеру соответствует правильный ответ
- Обучение модели без использования меток и правил
- Обучение модели на основе случайных данных без структурированной информации
- Обучение модели, предназначенное только для распознавания изображений
Что из перечисленного является примером задачи классификации?
- Предсказание цены дома
- Определение типа письма как спам или не спам
- Ремонт автомобиля по состоянию
- Обучение нейросети для генерации текста
Что такое регрессия в машинном обучении?
- Предсказание непрерывной переменной
- Группировка данных по категориям
- Классификация изображений
- Обнаружение аномалий
Какой алгоритм является примером методов обучения с учителем?
- Линейная регрессия
- Кластеризация K-средних
- Метод K-ближайших соседей (KNN)
- DBSCAN
Что такое переобучение (overfitting)?
- Когда модель хорошо обобщает и работает на новых данных
- Когда модель слишком хорошо подгоняет обучающую выборку, теряя способность к обобщению
- Когда модель недообучена и показывает низкую точность
- Когда модель переходит к классификации
Какой из методов используется для уменьшения переобучения?
- Регуляризация
- Увеличение скорости обучения
- Удаление всех признаков
- Обучение без проверки на тестовой выборке
Что такое кросс-валидация?
- Метод оценки модели, при котором данные делятся на несколько частей для обучения и тестирования
- Метод оптимизации гиперпараметров с помощью поиска по сетке
- Процесс увеличения обучающей выборки за счет аугментации данных
- Метод снижения размерности признаков
Что такое нейросеть в контексте машинного обучения?
- Модель, вдохновленная структурой человеческого мозга, состоящая из связанных слоев нейронов
- Алгоритм кластеризации без использования обучения
- Метод оптимизации градиентного спуска
- Тип модели для обработки последовательных данных
Что такое функция потерь?
- М мера, которая измеряет разницу между предсказанием модели и истинным значением
- Функция, которая используется для инициализации модели
- Процесс обучения модели без ошибок
- Функция, определяющая сложность модели
Что такое градиентный спуск?
- Метод оптимизации для минимизации функции потерь
- Метод определения кластеров данных
- Алгоритм сортировки признаков
- Механизм выбора моделей для обучения
Какие параметры обычно подбираются при настройке моделей с помощью гиперпараметров?
- Шаг обучения, число слоев, количество нейронов, регуляризация
- Количество данных в обучающей выборке
- Тип функции потерь
- Количество итераций обучения только вручную
Что такое метод опорных векторов (SVM)?
- Метод классификации и регрессии, ищущий гиперплоскость, максимально разделяющую классы
- Модель для генерации новых данных
- Алгоритм кластеризации
- Метод автоматической регулировки гиперпараметров
Что такое сглаживание (normalization) признаков?
- Приведение признаков к одному масштабу для улучшения обучения
- Удаление выбросов из данных
- Обеспечение случайных признаков
- Обучение модели без учета признаков
Как называется метод снижения размерности данных, сохраняющий основные свойства данных?
- Анализ главных компонент (PCA)
- Кросс-валидация
- Регрессия
- Обучение с учителем
Что такое ансамблевое обучение?
- Объединение нескольких моделей для повышения точности
- Обучение модели на одном участке данных
- Использование нейросетей только для классификации
- Обучение без использования данных
Что такое метод градиентного бустинга?
- Последовательное построение слабых моделей для улучшения итогового результата
- Кластеризация данных
- Обучение без учителя на больших данных
- Процесс случайного выбора признаков
Какая метрика является универсальной для оценки качества классификации?
- Точность (accuracy)
- Коэффициент Детеминации (R^2)
- Средняя квадратичная ошибка (MSE)
- Индекс Джаккарда
Что такое «масштабирование признаков»?
- Приведение признаков к одинаковому масштабу, например стандартизация или нормализация
- Удаление признаков со слишком высоким значением
- Объединение нескольких признаков в один
- Разделение признаков на группы
Что такое обучение без учителя?
- Обучение модели на неразмеченных данных, например кластеризация и понижение размерности
- Обучение модели с использованием разметки
- Обучение с помощью подгонки гиперпараметров
- Обучение с регуляризацией
Что такое метод понижения размерности t-SNE?
- Метод визуализации высокоразмерных данных в двумерном или трехмерном пространстве
- Алгоритм кластеризации
- Метод регрессии
- Обучение нейронных сетей
Что такое гиперпараметры в машинном обучении?
- Параметры, которые настраиваются вручную перед обучением модели
- Параметры, вычисляемые в ходе обучения
- Параметры, связанные с размером данных
- Параметры, связанные с метками классов
Что такое функционал оптимизации в обучении нейронных сетей?
- Функция, которую необходимо минимизировать, например функция потерь
- Обучающий алгоритм, такой как градиентный спуск
- Метод оценки качества модели
- Алгоритм визуализации данных