МОСАП

Какой метод обучения в машинном обучении относится к категории обучения с учителем?

• Обучение без учителя
• Полуспособное обучение
• Обучение с подкреплением
• Обучение с учителем

Что представляет собой алгоритм кластеризации в контексте машинного обучения?

• Алгоритм сжатия данных
• Алгоритм регрессии
• Алгоритм сортировки
• Алгоритм группировки данных

Какая функция активации чаще всего используется в нейронных сетях для задач классификации?

• Сигмоид
• Тангенс гиперболический
• Линейная функция
• Softmax

Что такое переобучение (overfitting) в контексте машинного обучения?

• Недообучение модели
• Процесс обучения
• Состояние стабильности модели
• Слишком точное подгоняние модели под обучающие данные

Какой метод оптимизации широко используется для обновления весов в нейронных сетях?

• Градиентный спуск
• Метод Ньютона
• Метод касательных
• Статистический градиентный спуск

Что из перечисленного является примером задачи регрессии в машинном обучении?

• Кластеризация изображений
• Определение языка текста
• Предсказание цены недвижимости
• Распознавание объектов на изображении

Что такое нейрон в искусственных нейронных сетях?

• Элементарная единица хранения данных
• Метод обучения модели
• Тип функции активации
• Основная вычислительная единица сети

Какая метрика часто используется для оценки качества модели классификации?

• Среднеквадратичная ошибка
• Коэффициент корреляции
• Аккуратность
• Точность (precision)

Что такое бэггинг в контексте машинного обучения?

• Техника уменьшения размерности данных
• Метод ансамблирования моделей
• Вид оптимизации функции потерь
• Построение нескольких моделей на основе случайных подвыборок данных

Какая функция потерь часто используется в задачах бинарной классификации?

• Кросс-энтропия
• Среднеквадратичная ошибка
• Абсолютное значение ошибки
• Логистическая функция потерь

Какой алгоритм используется для обучения без учителя и поиска в данных скрытых закономерностей?

• Метод опорных векторов
• Кластерный анализ
• Линейная регрессия
• Метод главных компонент

Что из перечисленного является языком программирования, широко используемым для разработки в области искусственного интеллекта и машинного обучения?

• Java
• C++
• Python
• JavaScript

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

• Сигмоид
• ReLU (Rectified Linear Unit)
• Тангенс гиперболический
• Логистическая функция

Какие из перечисленных методов относятся к надзадаче (supervised learning)?

• Классификация
• Кластерный анализ
• Кластеризация
• Регрессия

Какой алгоритм используется для поиска оптимальных параметров модели?

• Градиентный бустинг
• Метод опорных векторов
• Grid Search
• k-ближайших соседей

Какая из перечисленных метрик используется для оценки качества классификационной модели?

• Точность (Accuracy)
• Среднеквадратичная ошибка (MSE)
• Область под ROC-кривой (AUC-ROC)
• Коэффициент корреляции Пирсона

Что такое переобучение (overfitting) в контексте машинного обучения?

• Недообучение модели
• Ситуация, когда модель слишком точно подстроилась под обучающие данные, что приводит к плохой обобщающей способности

или напишите нам прямо сейчас

⚠️ Пожалуйста, пишите в MAX или заполните форму выше.

В России Telegram и WhatsApp блокируют - сообщения могут не дойти.

Написать в MAXНаписать в TelegramНаписать в WhatsApp
• Неустойчивость модели
• Несбалансированность классов

Какой метод используется для уменьшения размерности данных, сохраняя при этом наибольшую часть их изменчивости?

• Метод опорных векторов

• Метод главных компонент (PCA)
• k-средних (k-means)
• t-СNE (t-distributed stochastic neighbor embedding)

Какие из перечисленных алгоритмов относятся к ансамблевым методам?

• k-ближайших соседей
• Градиентный бустинг




• Случайный лес (Random Forest)
• Логистическая регрессия

Как называется задача машинного обучения, при которой модель стремится выявить закономерности в данных без привязки к каким-либо конкретным значениям?

• Регрессия
• Кластерный анализ
• Классификация
• Надзадача (supervised learning)

Какой алгоритм машинного обучения используется для классификации данных?

• Логистическая регрессия
• Кластерный анализ
• Метод опорных векторов
• Метод k-ближайших соседей

Какая функция активации чаще всего используется в нейронных сетях для решения задач классификации?

• Сигмоида
• Тангенс гиперболический
• Релу (ReLU)
• Софтмакс

Какой метод оптимизации часто применяется при обучении нейронных сетей?

• Градиентный спуск
• Метод Ньютона
• Adam
• Стохастический градиентный спуск

Что представляет собой ансамбль в машинном обучении?

• Единичный алгоритм
• Метод опорных векторов
• Совокупность нескольких моделей
• Кластеризация данных

Какой метод извлечения признаков часто используется в обработке изображений?

• Главные компоненты (PCA)
• Алгоритм k-средних
• Сверточные нейронные сети
• Алгоритм случайного леса

Что такое переобучение в контексте машинного обучения?

• Недостаточное количество эпох обучения
• Неверная функция активации
• Сложность модели
• Потеря обобщающей способности из-за избыточного обучения на тренировочных данных

Какая метрика часто используется для оценки качества модели классификации?

• Средняя абсолютная ошибка (MAE)
• Коэффициент детерминации (R^2)
• Точность (Accuracy)
• Кросс-энтропия

Что такое регуляризация в контексте машинного обучения?

• Уменьшение размерности данных
• Добавление штрафа за сложность модели
• Выбор наилучших параметров модели
• Применение функции активации

Какая задача относится к обучению с учителем?

• Кластеризация
• Детекция аномалий
• Классификация
• Понижение размерности

Что такое бэггинг в машинном обучении?

• Метод оптимизации
• Техника извлечения признаков
• Построение ансамбля на основе случайных подвыборок данных
• Алгоритм градиентного бустинга

Какой из методов машинного обучения относится к задаче классификации?

• Линейная регрессия
• **Дерево решений**
• Кластеризация K-means
• Градиентный спуск

Что такое переобучение в контексте машинного обучения?

• Недостаток обучения
• Прекратившийся процесс обучения
• **Ситуация, когда модель слишком точно подстроена под тренировочные данные и неспособна обобщить знания на новые данные**
• Оптимальная точность модели

Какая функция активации чаще всего используется в нейронных сетях для решения задач классификации?

• Сигмоидальная функция
• Гиперболический тангенс
• Линейная функция
• **Softmax**

Что представляет собой метод опорных векторов (Support Vector Machines) в машинном обучении?

• Алгоритм кластеризации
• **Алгоритм для поиска гиперплоскости, максимально разделяющей классы в пространстве признаков**
• Метод понижения размерности
• Способ градиентного спуска

Какой тип обучения используется, когда модель обучается на данных без явно заданных меток?

• **Обучение без учителя**
• Обучение с подкреплением
• Пошаговое обучение
• Обучение с учителем

Что такое функция потерь (loss function) в контексте машинного обучения?

• Оценка точности модели
• **Мера различия между предсказанными значениями и истинными метками на тренировочных данных**
• Метрика качества
• Оптимизационный алгоритм

Какой алгоритм используется для уменьшения размерности данных, сохраняя при этом наибольшее количество информации?

• **Метод главных компонент (PCA)**
• k-средних (k-means)
• Решающее дерево
• Градиентный бустинг

Что такое бэггинг в машинном обучении?

• Метод аугментации данных
• **Ансамблевый метод, при котором обучается несколько моделей на подмножествах данных, а затем принимается усредненный результат**
• Техника нормализации
• Способ исключения выбросов

Какой метод оптимизации широко используется при обучении нейронных сетей?

• Метод Ньютона
• **Градиентный спуск**
• Метод Монте-Карло
• Стохастический метод

Что такое dropout в нейронных сетях?

• **Метод, при котором случайно выбранные нейроны отключаются в процессе обучения для предотвращения переобучения**
• Тип функции активации
• Техника увеличения глубины сети
• Способ регуляризации