АИЭ

Какой метод используется для обучения нейронных сетей, при котором модель оценивает, насколько близки её предсказания к фактическим данным и корректирует свои веса?

• Генетические алгоритмы
• Метод опорных векторов
• Обратное распространение ошибки
• Кластерный анализ

Какая функция активации чаще всего используется в скрытых слоях нейронных сетей?

• Сигмоидальная функция
• Гиперболический тангенс
• Rectified Linear Unit (ReLU)
• Логистическая функция

Какой метод уменьшения размерности данных широко применяется для визуализации данных и выделения их основных признаков?

• Метод главных компонент
• Алгоритм k-средних
• Логистическая регрессия
• t-Дистрибуция Стьюдента (t-SNE)

Какая технология используется для передачи данных между веб-браузером и сервером без необходимости полной перезагрузки страницы?

• FTP (File Transfer Protocol)
• SMTP (Simple Mail Transfer Protocol)
• AJAX (Asynchronous JavaScript and XML)
• REST (Representational State Transfer)

Что представляет собой рекуррентная нейронная сеть (RNN)?

• Набор изолированных слоев
• Совокупность случайных величин
• Сеть, предсказывающая категории
• Сеть с обратными связями, способная обрабатывать последовательности данных

Какое понятие используется в контексте машинного обучения и означает способность модели обобщать знания на новые, ранее не виденные данные?

• Регуляризация
• Обучение без учителя
• Обобщение
• Декорреляция

Какой тип задачи в машинном обучении подразумевает прогнозирование числового значения на основе входных данных?

• Классификация
• Кластеризация
• Регрессия
• Детекция аномалий

Что представляет собой метод опорных векторов (SVM) в машинном обучении?

• Метод классификации
• Алгоритм кластеризации
• Техника регуляризации
• Метод построения разделяющей гиперплоскости с максимальным зазором

Какие две основные задачи решает язык запросов SQL (Structured Query Language) в базах данных?

• Обработка изображений и звука
• Создание графических интерфейсов
• Запросы к данным и модификация данных
• Моделирование бизнес-процессов

Какой алгоритм шифрования обеспечивает возможность расшифровать данные только с использованием того же ключа, который был использован для их шифрования?

• Шифр Цезаря
• Шифр RSA
• Шифр Диффи-Хеллмана
• Симметричное шифрование

Какое из следующих утверждений верно отражает основные принципы работы нейронных сетей?

• Поток данных в нейронных сетях всегда движется только в одном направлении.
• Нейронные сети не требуют обучения на больших объемах данных.
• Обратное распространение ошибки используется для коррекции весов в нейронах.
• Различные слои нейронных сетей всегда содержат одинаковое количество нейронов.

Что такое «регуляризация» в контексте машинного обучения?

• Увеличение сложности модели без ограничений.
• Выбор наилучших параметров модели.
• Снижение влияния случайных факторов на обучение.
• Ограничение сложности модели для предотвращения переобучения.

Какой метод оптимизации широко используется при обучении нейронных сетей?

• Градиентный спуск.
• Метод случайного поиска.
• Метод опорных векторов.
• Adam (Adaptive Moment Estimation).

Что представляет собой «обучение с учителем» в машинном обучении?

• Обучение без использования меток классов.
• Автоматическое обучение без участия человека.
• Обучение на несбалансированных данных.
• Обучение с использованием предоставленных меток классов для настройки модели.

Что такое «переобучение» в контексте машинного обучения?

• Недостаточное количество итераций обучения.
• Сложность модели недостаточна для задачи.
• Отсутствие адекватных меток классов.
• Ситуация, когда модель слишком хорошо подстроена под обучающий набор данных, но плохо обобщается на новые данные.

Какую роль выполняет функция активации в нейронной сети?

• Задает начальные веса для нейронов.
• Определяет, как изменяются веса в процессе обучения.
• Определяет, как выбираются обучающие примеры.
• Вводит нелинейность в выход нейрона, позволяя сети моделировать сложные зависимости.

Что такое «батч» в контексте обучения нейронных сетей?

• Единичный пример обучающих данных.
• Одна итерация обучения.
• Группа обучающих примеров, используемых для одной итерации обновления весов сети.
• Полный набор обучающих данных.

Какие из перечисленных алгоритмов относятся к надзадаче регрессии?

• Линейная регрессия.
• Алгоритм k-ближайших соседей.
• Метод опорных векторов (SVM).
• Алгоритм кластеризации k-средних.

Какие из перечисленных видов нейронных сетей применяются в основном для обработки изображений?

• Рекуррентные нейронные сети (RNN).
• Свёрточные нейронные сети (CNN).
• Многослойные персептроны (MLP).
• Глубокие нейронные сети (DNN).

Какой из перечисленных методов машинного обучения используется для задачи кластеризации?

• Метод опорных векторов (SVM).
• Алгоритм кластеризации k-средних.
• Градиентный бустинг.
• Логистическая регрессия.

Что из перечисленного является основным строительным блоком нейронов в искусственных нейронных сетях?

• Двоичные коды
• Строки кода
• Искусственные нейроны
• Электронные цифры

Какой метод обучения используется для улучшения производительности модели машинного обучения на новых данных?

• Прогнозирование
• Тестирование
• Оценка
• Обучение с учителем

Что означает акроним «CNN» в контексте машинного обучения?

• Центральная нейронная сеть
• Система ближайших соседей
• Сверточная нейронная сеть
• Кластеризация нейронов

Какой тип обучения машинного обучения используется, когда модель обучается без прямого учителя?

• Обучение с учителем
• Обучение без учителя
• Полу-надзорное обучение
• Усиленное обучение

Какое из следующих утверждений верно относительно регуляризации в машинном обучении?

• Увеличение регуляризации обычно увеличивает переобучение
• Регуляризация не влияет на обобщающую способность модели
• Регуляризация помогает предотвратить переобучение
• Регуляризация только ухудшает результаты модели

Какая функция активации часто используется в скрытых слоях нейронных сетей?

• Линейная функция
• Сигмоидальная функция
• Гиперболический тангенс
• Ступенчатая функция

Какие из перечисленных задач относятся к области обучения с подкреплением?

• Регрессия
• Кластеризация
• Классификация
• Обучение агента в игровой среде

Какой алгоритм машинного обучения используется для кластеризации данных?

• Алгоритм градиентного спуска
• Алгоритм опорных векторов
• K-средних
• Алгоритм случайного леса

Что представляет собой «батч» в контексте обучения нейронных сетей?

• Случайный набор данных
• Тип алгоритма
• Метрика качества
• Группа входных примеров, обрабатываемых одновременно

Какие из перечисленных являются типами функций потерь в задачах классификации?

• Среднеквадратичная ошибка
• Абсолютная ошибка
• Кросс-энтропия
• Логарифмическая ошибка

Какой из методов машинного обучения является методом обучения с учителем?

• Метод кластеризации
• Решающие деревья
• Метод главных компонент
• Линейная регрессия

Что представляет собой переобучение в контексте машинного обучения?

• Ситуация, когда модель слишком точно подстроена под обучающие данные и теряет способность обобщения
• Процесс обновления весов в нейронных сетях
• Выбор наилучших параметров модели
• Метод оптимизации градиентного спуска

Что такое рекуррентные нейронные сети (RNN) в контексте искусственного интеллекта?

• Метод сжатия изображений
• Тип нейронных сетей, способных обрабатывать последовательные данные с обратной связью
• Алгоритм кластерного анализа
• Метод генетического программирования

Что такое алгоритм k-ближайших соседей (k-NN)?

• Метод главных компонент
• Метод опорных векторов (SVM)
• Алгоритм классификации, основанный на выборе k ближайших объектов для определения класса нового объекта
• Метод кластеризации

Что представляет собой задача классификации в машинном обучении?

• Прогнозирование числового значения
• Кластеризация данных
• Разделение объектов на заранее определенные категории или классы
• Поиск ассоциативных правил

Какие типы обучения существуют в контексте машинного обучения?

• Случайное обучение
• Обучение с учителем
• Активное обучение
• Все вышеперечисленные

Что такое функция активации в нейронных сетях?

• Математическая функция, определяющая выход нейрона на основе входных данных
• Метод оптимизации градиентного спуска
• Алгоритм кластерного анализа
• Способ обработки текстовых данных

Какой алгоритм используется для обучения нейронных сетей методом обратного распространения ошибки?

• Метод к-средних
• Алгоритм Дейкстры
• Градиентный спуск
• Алгоритм Байеса

Что такое перцептрон в машинном обучении?

• Сложный алгоритм оптимизации
• Простейший вид искусственного нейрона, используемый в однослойных нейронных сетях
• Метод генетического программирования
• Алгоритм кластеризации

Что такое функция потерь в контексте машинного обучения?

• Математическая функция, определяющая выход нейрона
• Функция, измеряющая разницу между предсказанными значениями и истинными значениями во время обучения
• Способ выбора оптимальных параметров модели
• Метод активации нейрона