МОСИ

Какой метод машинного обучения используется для классификации данных и прогнозирования результатов?

• Логистическая регрессия
• Кластерный анализ
• Градиентный бустинг
• Случайный лес

Что представляет собой ансамбль в машинном обучении?

• Набор данных
• Метод опорных векторов
• Совокупность моделей, объединенных для улучшения общего результата
• Функция активации

Какой алгоритм машинного обучения применяется для кластеризации данных?

• Дерево решений
• Стохастический градиентный спуск
• K-средних
• Регрессия

Что означает термин «переобучение» в контексте машинного обучения?

• Недостаток данных
• Смещение модели
• Потеря данных
• Слишком точное соответствие модели тренировочным данным, что приводит к плохой обобщающей способности

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

• Сигмоид
• Тангенс гиперболический
• Softmax
• Ректифицированное линейное униспекториальное преобразование (ReLU)

Какие из перечисленных являются типами обучения в машинном обучении?

• Только Обучение с учителем
• Только Обучение без учителя
• Обучение с подкреплением
• Все варианты верны

Что такое гиперпараметры в контексте машинного обучения?

• Переменные, полученные из данных
• Метрики оценки модели
• Параметры модели, которые настраиваются в процессе обучения
• Конфигурационные параметры модели, задаваемые до начала обучения

Какой алгоритм машинного обучения подходит для задач регрессии?

• Метод ближайших соседей
• Случайный лес
• Градиентный бустинг
• Кластерный анализ

Что представляет собой confusion matrix в контексте оценки модели?

• Таблица суммарных ошибок модели
• Сложение матрицы ошибок и матрицы точности
• График распределения данных
• Таблица, отображающая количество верных и ошибочных прогнозов для каждого класса

Какая метрика часто используется для оценки качества модели классификации?

• Коэффициент детерминации (R^2)
• Среднеквадратическая ошибка (MSE)
• Точность (Accuracy)
• Область под ROC-кривой (AUC-ROC)

Какой метод машинного обучения используется для классификации данных?

• Регрессия
• Кластерный анализ
• Деревья принятия решений
• Метод опорных векторов

Что из перечисленного относится к задачам обучения с учителем?

• Кластеризация
• Снижение размерности
• Классификация
• Обучение без учителя

Какая функция активации используется в нейронных сетях для задач классификации?

• Сигмоид
• Гиперболический тангенс
• Softmax
• ReLU

Что представляет собой переобучение в контексте машинного обучения?

• Недообучение модели
• Случайный шум в данных
• Слишком маленький размер выборки
• Перекос в сторону обучающих данных, в ущерб обобщающей способности

Какой алгоритм используется для кластерного анализа?

• K-средних
• Иерархическая кластеризация
• Метод опорных векторов
• Логистическая регрессия

Что такое гиперпараметры в контексте машинного обучения?

• Параметры модели, обучаемые в процессе
• Параметры, настраиваемые до начала обучения модели
• Входные данные для модели
• Результаты прогнозирования модели

Какой метод обучения подразумевает передачу знаний от учителя к ученику?

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

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

• Метод оптимизации
• Метрика качества
• Способ нормализации данных
• Критерий, измеряющий расхождение между предсказаниями и фактическими значениями

Какой алгоритм используется для обучения модели на основе ошибок?

• К-средних
• Деревья принятия решений
• Градиентный спуск
• Метод опорных векторов

Что представляют собой нейроны в искусственных нейронных сетях?

• Минимальные единицы хранения данных
• Блоки кода в программе
• Математические функции, имитирующие работу нейронов в биологическом мозге
• Элементы входных данных

Какой метод машинного обучения используется для решения задачи классификации?

• Линейная регрессия
• Кластеризация
• Метод опорных векторов
• Градиентный бустинг

Что такое нейронная сеть?

• Спутниковая система
• Сложная математическая формула
• Модель, инспирированная работой человеческого мозга
• Алгоритм шифрования

Какой алгоритм используется для уменьшения размерности данных?

• Алгоритм k-средних
• Алгоритм градиентного спуска
• Метод главных компонент
• Алгоритм случайного леса

Что такое переобучение в контексте машинного обучения?

• Недостаточное количество обучающих данных
• Слишком простая модель
• Сбалансированная выборка
• Ситуация, когда модель слишком хорошо подстроена под обучающие данные, но плохо обобщает на новые данные

Что представляет собой ансамбль в машинном обучении?

• Одиночная модель
• Гиперпараметр
• Комбинация нескольких моделей для повышения общей производительности
• Метрика оценки

Какие из перечисленных языков программирования часто используются для реализации алгоритмов машинного обучения?

• Fortran
• Python
• Cobol
• Assembler

Что такое кросс-валидация?

• Метод аугментации данных
• Техника увеличения размера изображений
• Процесс разделения данных на несколько подмножеств для обучения и тестирования модели
• Метод ансамблирования

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

• Сигмоид
• Тангенс гиперболический
• Линейная
• Softmax

Что такое гиперпараметры в машинном обучении?

• Параметры модели, которые оптимизируются в процессе обучения
• Настройки модели, которые задаются до начала процесса обучения и не изменяются в ходе него
• Веса признаков в данных
• Ошибки обучения

Какая метрика часто используется для оценки качества модели в задачах регрессии?

• Точность
• Полнота
• Среднеквадратичная ошибка (MSE)
• F1-мера

Какой метод машинного обучения основан на имитации процессов, происходящих в человеческом мозге?

• Регрессия
• Кластерный анализ
• **Нейронные сети**
• Деревья решений

Что из перечисленного является типом задачи обучения с учителем?

• Кластеризация
• **Классификация**
• Уменьшение размерности
• Обучение без учителя

Какой алгоритм машинного обучения применяется для задачи определения наличия образца во входных данных?

• Метод k-ближайших соседей
• Линейная регрессия
• **Метод опорных векторов (SVM)**
• Алгоритм кластеризации K-means

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

• Сигмоида
• Гиперболический тангенс
• Линейная функция
• **ReLU (Rectified Linear Unit)**

Какой метод обучения представляет собой комбинацию случайных лесов?

• Градиентный бустинг
• Байесовская классификация
• **Стэкинг**
• Бутстрап-агрегирование (Bagging)

Какой алгоритм подходит для задачи кластеризации?

• Логистическая регрессия
• **K-means**
• Деревья решений
• Метод опорных векторов (SVM)

Какая метрика часто используется для оценки качества моделей классификации?

• **Точность (Accuracy)**
• Полнота (Recall)
• Среднеквадратичная ошибка (MSE)
• ROC-AUC

Какие два типа ошибок возможны при классификации?

• **Ложноположительная и ложноотрицательная**
• Тип I и тип II
• Систематическая и случайная
• Операционная и программная

Какой метод обучения используется для уменьшения размерности данных, сохраняя при этом максимальное количество информации?

• PCA (Principal Component Analysis)
• **t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)**
• Случайные леса
• Метод опорных векторов (SVM)

Как называется процесс адаптации модели к новым данным?

• Обучение
• **Файн-тюнинг**
• Валидация
• Тестирование