МОК

Какой метод машинного обучения относится к задачам классификации?

• Логистическая регрессия
• Алгоритм к-ближайших соседей
• Градиентный бустинг
• Метод опорных векторов

Что из перечисленного является метрикой для оценки качества модели в задачах регрессии?

• MSE (Mean Squared Error)
• Точность (Accuracy)
• ROC-AUC
• Индекс Дайса (Dice Index)

Какая функция активации используется в нейронных сетях для задач бинарной классификации?

• ReLU (Rectified Linear Unit)
• Sigmoid
• Tanh
• Softmax

Какие из перечисленных методов относятся к надзадаче обучения с учителем?

• Кластеризация
• Решающие деревья
• Линейная регрессия
• Ассоциативные правила

Что такое переобучение (overfitting) в контексте машинного обучения?

• Недообучение модели
• Прекращение обучения до достижения оптимальных результатов
• Избыточная сложность модели
• Модель слишком точно подстроилась под обучающие данные

Какой алгоритм оптимизации часто используется для обучения нейронных сетей?

• Градиентный спуск
• Метод Ньютона
• Алгоритм k-Means
• Adam

Какая метрика подходит для оценки качества модели классификации с несбалансированными классами?

• Точность (Accuracy)
• Полнота (Recall)
• ROC-AUC
• F1-мера

Что такое бутстрэп в контексте машинного обучения?

• Ансамбль деревьев
• Метод случайных подпространств
• Способ генерации выборок путем выбора случайных элементов с возвращением
• Градиентный бустинг

Какое предположение делается при применении линейной регрессии?

• Нормальное распределение ошибок
• Независимость ошибок
• Гомоскедастичность ошибок
• Линейная зависимость между признаками и целевой переменной

Какой метод используется для уменьшения размерности данных?

• Метод главных компонент (PCA)
• Стекинг (Stacking)
• Регуляризация
• t-SNE (t-distributed stochastic neighbor embedding)

Какой из перечисленных видов машинного обучения относится к категории «обучение без учителя»?

• Кластеризация
• Классификация
• Регрессия
• Усиление

Что из перечисленного является примером задачи бинарной классификации?

• Предсказание цены дома
• Распознавание рукописного текста
• Определение категории изображения
• Определение, является ли электронное письмо спамом или нет

Какой алгоритм машинного обучения чаще всего используется для задачи регрессии?

• Метод опорных векторов (SVM)
• Случайный лес
• Линейная регрессия
• К-ближайших соседей (KNN)

Что представляет собой переобучение (overfitting) в контексте машинного обучения?

• Недостаточное количество данных для обучения
• Отсутствие разнообразия в обучающей выборке
• Слишком простая модель
• Слишком точное подстроение под обучающую выборку, что приводит к плохим результатам на новых данных

Какой из нижеперечисленных языков программирования широко используется для реализации алгоритмов машинного обучения?

• Java
• JavaScript
• Python
• C++

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

• Сигмоид
• Гиперболический тангенс (tanh)
• ReLU (Rectified Linear Unit)
• softmax

Что такое «батч» в контексте обучения нейронных сетей?

• Единичное обучающее наблюдение
• Слой нейронов
• Эпоха обучения
• Группа обучающих примеров, обрабатываемых одновременно сетью

Какие из перечисленных методов оценки модели машинного обучения относятся к методам кросс-валидации?

• Точность (accuracy)
• Точность предсказания (precision)
• Полнота (recall)
• Перекрестная проверка (cross-validation)

Что такое «гиперпараметры» в машинном обучении?

• Параметры модели, настраиваемые до начала процесса обучения
• Параметры модели, настраиваемые в процессе обучения
• Обучающая выборка
• Тестовая выборка

Какая из перечисленных задач является задачей обучения с учителем?

• Кластеризация
• Регрессия
• Детекция аномалий
• Классификация

Какой алгоритм машинного обучения используется для классификации данных?

• Линейная регрессия
• Кластеризация
• Градиентный спуск
• Функция активации

Что представляет собой переобучение в контексте машинного обучения?

• Недостаточная сложность модели
• Избыточная обработка данных
• Шум в данных
• Приспособление модели к тренировочным данным, но не обобщение

Какой метод оптимизации широко используется при обучении нейронных сетей?

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

Что такое рекуррентные нейронные сети (RNN) в контексте глубокого обучения?

• Модели для изображений
• Нейроны, имитирующие действия мозга
• Сети с обратной связью, способные обрабатывать последовательные данные
• Нейронные сети с одним слоем

Что такое тестовый набор данных (test set) в машинном обучении?

• Набор данных для обучения модели
• Набор данных для валидации
• Набор данных для настройки гиперпараметров
• Набор данных для оценки производительности модели после обучения

Какие функции активации часто применяются в нейронных сетях?

• Среднее значение
• Гиперболический тангенс
• Математическая функция
• Rectified Linear Unit (ReLU)

Что представляет собой метод опорных векторов (Support Vector Machine, SVM) в машинном обучении?

• Метод для кластеризации данных
• Метод для построения гиперплоскости с максимальным зазором между классами
• Алгоритм кластерного анализа
• Алгоритм случайного леса

Что такое гиперпараметры в контексте машинного обучения?

• Параметры модели, обучаемые в процессе обучения
• Веса нейронов в скрытых слоях
• Особые точки в данных
• Настройки модели, задаваемые до начала обучения

Какие из перечисленных являются типами задач обучения с учителем?

• Кластеризация
• Уменьшение размерности
• Классификация
• Обнаружение аномалий

Что представляет собой ансамблевое обучение (ensemble learning) в машинном обучении?

• Метод обучения с использованием градиентного бустинга
• Обучение без учителя
• Комбинация нескольких моделей для улучшения общей производительности
• Метод оптимизации функций активации

Какой метод обучения в машинном обучении является методом обучения с учителем?

• Линейная регрессия
• Кластеризация
• Генетические алгоритмы
• Априорное обучение

Что такое переобучение (overfitting) в контексте машинного обучения?

• Недообучение модели
• Избыточная сложность модели
• Сокращение размерности данных
• Слишком точное соответствие модели обучающим данным, что приводит к низкой обобщающей способности

Какой алгоритм используется для кластеризации данных?

• Метод опорных векторов
• Градиентный бустинг
• k-means
• Случайный лес

Что такое функция активации в искусственных нейронных сетях?

• Способ оптимизации весов
• Алгоритм обратного распространения ошибки
• Математическая функция, определяющая выходной сигнал нейрона
• Метод регуляризации

Какой из перечисленных языков программирования чаще всего используется для реализации алгоритмов машинного обучения?

• Java
• JavaScript
• C++
• Python

Что представляет собой градиент в градиентном спуске?

• Матрица весов модели
• Среднеквадратичная ошибка
• Количество эпох обучения
• Вектор частных производных функции потерь по параметрам модели

Что такое регуляризация в контексте машинного обучения?

• Процесс отбора признаков
• Увеличение размера обучающей выборки
• Применение функции активации
• Метод добавления штрафа к функции потерь для предотвращения переобучения

Какой тип обучения используется при отсутствии размеченных данных?

• Обучение с подкреплением
• Обучение без учителя
• Обучение с учителем
• Полуобучение

Что такое F1-мера в оценке качества классификации?

• Метрика для регрессионных моделей
• Среднеквадратичная ошибка
• Гармоническое среднее точности и полноты
• Мера сходимости модели

Какой из перечисленных алгоритмов является алгоритмом дерева решений?

• k-means
• AdaBoost
• CART (Classification and Regression Trees)
• DBSCAN