Основы машинного обучения.sa_АзД

Скачать тест — (Основы машинного обучения.sa_АзД_fda0305a.pdf)

  1. Что из перечисленного НЕ является данными?
  2. Какие из перечисленных компонентов НЕ относятся к машинному обучению?
  3. Сегодня данные нужны бизнесу, чтобы:
  4. Что включает в себя компонент «модели» в машинном обучении?
  5. К какому направлению Data Science относится задача “Разработка архитектуры хранилища данных”?
  6. Как называется вид машинного обучения, основанный на использовании только неразмеченных данных?
  7. Как называется вид машинного обучения, основанный на использовании только размеченных данных?
  8. Какие из перечисленных методов относятся к обучению без учителя?
  9. Какой тип обучения включает в себя классификация?
  10. Какая из перечисленных компонент необходима для машинного обучения?
  11. Что означает «unsupervised learning»?
  12. Для решения какой из данных задач нужно использовать “Обучение без учителя”?
  13. Какой тип машинного обучения нужно использовать для “Прогнозирования спроса на товары в розничной торговле”?
  14. Какой тип машинного обучения нужно использовать для “Кластеризация клиентов интернет-магазина для персонализации рекомендаций”?
  15. Какие из перечисленных тем рассматриваются в разделе «Искусственный интеллект и глубокое обучение»?
  16. Какие из перечисленных этапов включаются в «Методологию разработки ML-проекта»?
  17. Что такое модель машинного обучения?
  18. Выберите Компоненты машинного обучения:
  19. Выберите правильные утверждения:
  20. Какие из перечисленных задач относятся к обучению без учителя ?
  21. Какие из перечисленных задач относятся к обучению с учителем
  22. Выберите что является основными проблемами современного RL?
  23. Какие типы задач можно решать с помощью модели машинного обучения с подкреплением?
  24. Какие факторы могут повлиять на успешность обучения агента при использовании методов обучения с подкреплением?
  25. Какие методы используются для уменьшения сложности данных?
  26. Какие данные являются структурированными?
  27. В чем отличие между машинным обучением, нейронными сетями и глубоким обучением?
  28. Какая задача решается с применением алгоритма K-ближайших соседей (KNN)?
  29. Выберите верные утверждения:
  30. В чем отличие между обучением с учителем, обучением без учителя и обучением с частичным привлечением учителя?