Методы оптимизации в машинном обучении.фит_БАК

Скачать тест — (Методы оптимизации в машинном обучении.фит_БАК_e7113cc2.pdf)

  1. Какой метод оптимизации используется для минимизации функции потерь в нейронных сетях?
  2. Что такое функция потерь в контексте машинного обучения?
  3. Какой метод оптимизации является вариантом метода градиентного спуска с использованием мини-пакетов данных?
  4. Какой из следующих алгоритмов предназначен для предотвращения переобучения?
  5. Что такое Momentum в контексте методов оптимизации?
  6. Что такое адаптивная скорость обучения (Adaptive Learning Rate)?
  7. Какой метод оптимизации использует квадрат градиентов для изменения скорости обучения?
  8. Что такое Adam в контексте методов оптимизации?
  9. Какой из следующих методов используется для уменьшения размерности данных?
  10. Что такое регуляризация в контексте машинного обучения?
  11. Что такое машинное обучение?
  12. Какой метод машинного обучения используется для прогнозирования числовых значений?
  13. Что означает термин «надзорное обучение»?
  14. Что такое «тестовый набор данных» в машинном обучении?
  15. Какой алгоритм машинного обучения работает на основе деревьев решений?
  16. Что из этого является примером обучения с подкреплением?
  17. Какой метод используется для снижения размерности данных?
  18. Что означает термин «переобучение»?
  19. Что такое «кросс-валидация»?
  20. Как называется метрика, измеряющая точность модели машинного обучения?
  21. Что из перечисленного является задачей классификации?
  22. Что такое «нейронная сеть» в контексте машинного обучения?
  23. Какой алгоритм часто используется для классификации текстов?
  24. Что такое «гиперпараметр» в машинном обучении?
  25. Что из перечисленного является примером неструктурированных данных?
  26. Что такое «ансамблевые методы» в машинном обучении?
  27. Какой тип обучения использует неаннотированные данные?
  28. Что такое «выборка» в контексте машинного обучения?
  29. Как называется процесс определения групп схожих объектов в данных?
  30. Что такое «метрика оценки» в машинном обучении?
  31. Что такое «обучающий набор данных»?
  32. Что из перечисленного является задачей регрессии?
  33. Что означает термин «функция потерь»?
  34. Что такое «линейная регрессия»?
  35. Что означает термин «обучение без учителя»?
  36. Что такое «подгонка» в контексте машинного обучения?
  37. Что такое «K-средних» в машинном обучении?
  38. Какой термин описывает машинное обучение, основанное на мозговых сетях?
  39. Что такое «модель» в машинном обучении?
  40. Что такое «искусственный нейрон»?
  41. Какой процесс называется «предварительная обработка данных»?
  42. Что такое «размеченные данные»?
  43. Что такое «гиперплоскость» в контексте машинного обучения?
  44. Что означает термин «выбросы» в данных?
  45. Что такое «батч» в контексте обучения нейронных сетей?
  46. Что такое «обратное распространение ошибки»?
  47. Что такое «случайное разбиение данных»?
  48. Что такое «метод опорных векторов»?
  49. Что такое «бинарная классификация»?
  50. Что такое «стохастический градиентный спуск»?