М-Логос

Какая функция используется для объединения двух таблиц в SQL?

• JOIN
• MERGE
• UNION
• CONNECT

Что такое регрессия в машинном обучении?

• Классификация
• Кластеризация
• Прогнозирование числовых значений
• Аппроксимация

Какая структура данных используется для хранения данных в виде пар «ключ-значение»?

• Список
• Массив
• Граф
• Хеш-таблица

Что означает аббревиатура API?

• Абстрактное программирование интерфейса
• Асинхронный протокол интернета
• Ассоциация программных инструментов
• Интерфейс прикладного программирования

Какое ключевое слово используется для определения переменной в языке программирования Python?

• var
• let
• def
• int

Что такое HTTP?

• HyperText Transfer Protocol
• High-Level Text Processing
• Hyperlink and Text Transfer Protocol
• HyperText Transfer Protocol

Какой тип данных используется для хранения десятичных чисел в языке программирования Java?

• float
• double
• BigDecimal
• int

Что такое Git?

• Графический интерфейс тестирования
• Система контроля версий
• Генератор случайных чисел
• Глобальная информационная технология

Какая структура данных используется для представления иерархии объектов в объектно-ориентированных языках программирования?

• Массив
• Список
• Граф
• Дерево

Что такое алгоритм сортировки «быстрая сортировка»?

• Сортировка вставками
• Сортировка выбором
• Сортировка пузырьком
• Сортировка Хоара

Какой метод машинного обучения чаще всего используется для задач классификации?

• Логистическая регрессия
• Кластерный анализ
• Градиентный бустинг
• Ассоциативные правила

Что такое переобучение (overfitting) в контексте машинного обучения?

• Недостаточное количество эпох обучения
• Неверная инициализация весов
• Модель слишком хорошо подстроилась под обучающие данные, но не обобщается на новые данные
• Недостаток регуляризации

Какая функция активации обычно используется в скрытых слоях нейронных сетей?

• Ступенчатая функция
• Сигмоидная функция
• Гиперболический тангенс
• ReLU (Rectified Linear Unit)

Что такое precision в контексте оценки моделей машинного обучения?

• Доля истинно положительных объектов
• Доля ложноположительных объектов
• Доля истинно отрицательных объектов
• Доля истинно положительных объектов от общего числа объектов, предсказанных как положительные

Какой алгоритм используется для кластеризации данных без предварительных меток?

• K-Nearest Neighbors (KNN)
• Метод опорных векторов (SVM)
• Линейная регрессия
• K-Means

Что такое гиперпараметры в контексте машинного обучения?

• Параметры модели, которые оптимизируются в процессе обучения
• Параметры модели, задаваемые до начала обучения и не изменяющиеся в процессе
• Параметры, определяющие размеры входных данных
• Параметры, связанные с функцией потерь

Какая метрика используется для оценки регрессионных моделей?

• Accuracy
• Precision
• Recall
• Mean Squared Error (MSE)

Что представляет собой confusion matrix (матрица ошибок) в контексте классификации?

• Таблица средних квадратов ошибок
• Таблица вероятностей классов
• Таблица, отображающая количество верно и ошибочно классифицированных объектов для каждого класса
• Таблица коэффициентов регрессии

Какой метод решения проблемы несбалансированных классов в задачах классификации?

• Увеличение learning rate
• Уменьшение размера батча
• Использование большего количества эпох
• Использование весов классов (class weights)

Что такое рекуррентные нейронные сети (RNN) используют для сохранения информации о предыдущих состояниях?

• Скрытые слои
• Пулинг (pooling) слои
• Слой нормализации
• Обратные связи (recurrent connections)

Какой метод машинного обучения подходит для задачи классификации?

• Линейная регрессия
• Кластерный анализ
• **Метод опорных векторов**
• Градиентный бустинг

Что такое переобучение в контексте машинного обучения?

• Недостаток обучения
• Ошибочная классификация
• Смещение модели
• **Избыточное обучение на тренировочных данных**

Какой алгоритм используется для обучения нейронных сетей?

• Алгоритм k-ближайших соседей
• Случайный лес
• Метод главных компонент
• **Обратное распространение ошибки**

Что означает термин «байесовский классификатор»?

• Метод градиентного спуска
• **Классификатор, основанный на теореме Байеса**
• Сеть Петри
• Алгоритм решающего дерева

Какая функция активации часто используется в скрытых слоях нейронных сетей?

• Сигмоидальная функция
• Гиперболический тангенс
• Линейная функция
• **Функция Ректифицированного Линейного Нейрона (ReLU)**

Что такое кросс-валидация в машинном обучении?

• Обучение без учителя
• **Метод оценки модели, разделенной на подмножества для обучения и тестирования**
• Кластеризация данных
• Метод опорных векторов

Какой алгоритм применяется для кластеризации данных?

• Градиентный спуск
• Метод наименьших квадратов
• **K-средних**
• Метод главных компонент

Что представляет собой функция потерь в задачах обучения с учителем?

• Оценка точности модели
• **Мера разницы между предсказанными и фактическими значениями**
• Активационная функция
• Метод обратного распространения ошибки

Что такое гиперпараметры в контексте машинного обучения?

• **Параметры модели, которые настраиваются вне процесса обучения**
• Веса и смещения нейронов
• Оценки точности модели
• Активационные функции

Какие данные используются для оценки производительности модели?

• **Тестовые данные**
• Обучающие данные
• Валидационные данные
• Контрольные данные

Какой метод машинного обучения подходит для задачи классификации?

• Регрессия
• Кластеризация
• **Метод опорных векторов**
• Градиентный бустинг

Что из перечисленного является примером задачи обучения без учителя?

• **Кластеризация**
• Классификация
• Регрессия
• Линейное программирование

Какая функция активации используется в нейронных сетях для задач классификации?

• Сигмоид
• **Softmax**
• Гиперболический тангенс
• Ректифицированная линейная единица (ReLU)

Что такое переобучение (overfitting) в контексте машинного обучения?

• Недообучение модели
• Эффект слишком маленького обучения
• **Модель слишком точно подстроена под обучающие данные, теряя обобщающую способность**
• Смещение (bias) модели

Какой алгоритм используется для обучения на данных без учителя, выделяя в них скрытые структуры?

• Случайный лес
• **Алгоритм кластеризации k-means**
• Градиентный спуск
• Метод опорных векторов

Что такое регуляризация в контексте машинного обучения?

• **Метод добавления штрафа за сложность модели с целью предотвращения переобучения**
• Процесс уменьшения размерности данных
• Выбор наилучших параметров модели
• Обработка выбросов в данных

Какая метрика обычно используется для оценки качества модели в задачах классификации?

• **Точность (Accuracy)**
• Среднеквадратичная ошибка (MSE)
• Логарифмическая функция потерь
• Площадь под ROC-кривой (AUC-ROC)

Что представляет собой гиперпараметр в контексте машинного обучения?

• **Настройка параметров модели, задаваемых вручную до начала обучения**
• Параметры, оптимизируемые в процессе обучения
• Параметры, связанные с размерностью данных
• Количество нейронов в скрытом слое нейронной сети

Что такое метод опорных векторов (SVM) в машинном обучении?

• Метод для кластеризации данных
• **Алгоритм для построения гиперплоскости, максимально разделяющей классы в пространстве признаков**
• Метод для аугментации данных
• Алгоритм для обучения с подкреплением

Что такое «бэггинг» в машинном обучении?

• Алгоритм для уменьшения размерности данных
• **Метод построения ансамбля моделей, обученных на случайных подмножествах обучающих данных**
• Техника для устранения пропусков в данных
• Процесс нормализации данных