296
Каково определение машинного обучения?
Тип искусственного интеллекта, который включает в себя обучение алгоритмов распознаванию закономерностей в данных.
Язык программирования, используемый для веб-разработки.
Операционная система, используемая для научных вычислений.
Система управления базами данных для крупномасштабной обработки данных.
Какова цель машинного обучения?
Чтобы дать машинам возможность мыслить и учиться подобно людям.
Для автоматизации повторяющихся задач.
Чтобы сделать машины более быстрыми и эффективными.
Для создания новых языков программирования.
Каковы три типа машинного обучения?
Контролируемый, неконтролируемый и подкрепляющий.
Синтаксис, семантика и прагматика.
Статичный, динамичный и эволюционный.
Структурированный, неструктурированный и полуструктурированный.
Что такое контролируемое обучение?
Тип машинного обучения, при котором алгоритм обучается на помеченных данных.
3А Тип машинного обучения, при котором алгоритм обучается на немаркированных данных.
4А Тип машинного обучения, при котором алгоритм обучается методом проб и ошибок.
5А Тип машинного обучения, при котором алгоритм обучается как на помеченных, так и на немаркированных данных.
Что такое обучение без присмотра?
Тип машинного обучения, при котором алгоритм обучается на помеченных данных.
Тип машинного обучения, при котором алгоритм обучается на немаркированных данных.
Тип машинного обучения, при котором алгоритм обучается методом проб и ошибок.
Тип машинного обучения, при котором алгоритм обучается как на помеченных, так и на немаркированных данных.
Что такое обучение с подкреплением?
Тип машинного обучения, при котором алгоритм обучается на помеченных данных.
Тип машинного обучения, при котором алгоритм обучается на немаркированных данных.
Тип машинного обучения, при котором алгоритм обучается как на помеченных, так и на немаркированных данных.
Тип машинного обучения, при котором алгоритм обучается методом проб и ошибок.
В чем разница между обучением под наблюдением и без присмотра?
Для обучения под наблюдением требуются помеченные данные, в то время как для обучения без присмотра - нет.
Для обучения под наблюдением требуются немаркированные данные, в то время как для обучения без присмотра - нет.
Контролируемое обучение использует метод проб и ошибок, в то время как неконтролируемое обучение этого не делает.
Нет никакой разницы между обучением под наблюдением и без присмотра.
Что такое переобучение в машинном обучении?
Когда модель слишком сложна и слишком точно соответствует обучающим данным, что приводит к низкой производительности при работе с новыми данными.
Когда модель слишком проста и недостаточно точно соответствует обучающим данным, что приводит к низкой производительности при работе с новыми данными.
Когда модель способна хорошо обобщаться на новые данные.
Когда модель не в состоянии извлекать уроки из новых данных.
Очень впечатляюще!
Поздравляем с прохождением теста по машинному обучению! Ваш упорный труд и самоотверженность принесли свои плоды, и вы должны гордиться своим достижением. Продолжайте в том же духе и продолжайте учиться и расти в этой захватывающей области. Отличная работа!
Все еще есть возможности для улучшения!
Ничего страшного, если вы не справились с этим тестом так хорошо, как надеялись. Важно помнить, что у каждого есть возможности для совершенствования, и это прекрасная возможность научиться чему-то новому. Потратьте некоторое время на изучение материала и повторите попытку. С практикой и целеустремленностью в следующий раз вы сможете добиться большего успеха. Не сдавайся!
