1. Упорядочите следующие этапы процесса машинного обучения по временной последовательности:
2. Упорядочите следующие типы нейронных сетей по количеству слоев (от наименьшего к наибольшему):
3. … являются корреляционными параметрическими методами
4. Сопоставьте понятия и их описания:
5. Сопоставьте понятия и их описания:
6. Перцептрон придумал …
7. … – это понятие впервые использовано в перцептроне
8. В … году была основана лаборатория искусственного интеллекта Массачусетского Технологического Института
9. В 1978 году Дуглас Леннон создал самообучающуюся систему …
10. В … году Карнеги Мэллои создает беспилотный автомобиль с использованием нейронных сетей
11. Сопоставьте понятия и их описания:
12. Сопоставьте понятия и их описания:
13. Упорядочите следующие типы анализа текста по возрастанию сложности:
14. Упорядочите следующие методы обработки естественного языка по степени распространенности использования:
15. В нейролингвистическом программировании (NLP) происходит …
16. Для понимания особенностей английского языка компьютер необходимо научить …
17. Распознавание именованных объектов (NER) в рамках нейролингвистического программирования – это процесс …
18. Пометка частью речи в рамках нейролингвистического программирования – это процесс …
19. Системы нейролингвистического программирования имеют … понимание контекста
20. Системы нейролингвистического программирования в значительной степени полагаются на … ресурсы
21. Ваша компания разрабатывает систему распознавания рукописного текста с помощью нейронных сетей. Вы получили новый набор данных, который содержит изображения рукописных цифр (от 0 до 9) написанных разными людьми. Ваша задача — обучить нейросеть распознавать эти цифры с максимальной точностью. Какую архитектуру нейронной сети Вы выберете для решения данной задачи?
22. Вы разрабатываете модель нейронной сети для классификации изображений на два класса: собаки и кошки. Вам даны 10000 изображений собак и 10000 изображений кошек для обучения модели. Вы решаете использовать сверточную нейронную сеть для этой задачи. Какие преимущества сверточных нейронных сетей делают их хорошим выбором для задачи классификации изображений?
23. Вашей задачей является написание программы, которая будет определять тональность текста. Для этого вам необходимо реализовать функцию determine_sentiment(text: str) -> str, которая будет принимать на вход текст и возвращать одно из следующих значений: «positive» — если текст имеет позитивную тональность. «negative» — если текст имеет негативную тональность. «neutral» — если текст не имеет явно выраженной эмоциональной окраски. Определите тональность текста для написания программы.
24. Ваша компания разработала новый алгоритм обработки естественного языка для автоматической классификации текстов. Однако перед запуском на продакшен, необходимо провести тестирование системы для проверки ее эффективности. Каким образом можно оценить точность классификации системы обработки естественного языка?
25. Ваша компания разрабатывает систему распознавания рукописного текста с помощью нейронных сетей. Вы получили новый набор данных, который содержит изображения рукописных цифр (от 0 до 9) написанных разными людьми. Ваша задача – обучить нейросеть распознавать эти цифры с максимальной точностью. Какую архитектуру нейронной сети Вы выберете для решения данной задачи?
26. Вы разрабатываете модель нейронной сети для классификации изображений на два класса: собаки и кошки. Вам даны 10000 изображений собак и 10000 изображений кошек для обучения модели. Вы решаете использовать сверточную нейронную сеть для этой задачи. Какие преимущества сверточных нейронных сетей делают их хорошим выбором для задачи классификации изображений?
27. Вашей задачей является написание программы, которая будет определять тональность текста. Для этого вам необходимо реализовать функцию determine_sentiment(text: str) -> str, которая будет принимать на вход текст и возвращать одно из следующих значений: «positive» – если текст имеет позитивную тональность. «negative» – если текст имеет негативную тональность. «neutral» – если текст не имеет явно выраженной эмоциональной окраски. Определите тональность текста для написания программы.
28. Упорядочите следующие этапы процесса машинного обучения по временной последовательности:
29. Упорядочите следующие типы нейронных сетей по количеству слоев (от наименьшего к наибольшему):
30. Сопоставьте понятия и их описания:
31. Сопоставьте понятия и их описания:
32. Сопоставьте понятия и их описания:
33. Сопоставьте понятия и их описания:
34. Упорядочите следующие типы анализа текста по возрастанию сложности:
35. Сопоставьте понятия и их описания:
36. Упорядочите следующие этапы обработки естественного языка по порядку:
37. Основная задача обработки естественного языка – это …
38. Компьютерам трудно понять естественный язык, потому что …
39. … является самой сложной проблемой в обработке естественного языка
40. Когда компьютер встречает новое слово, он …
41. … – основная сложность синтаксического анализа английского языка с помощью компьютера
42. … означает решение сложной проблемы в машинном обучении
43. Обработка … языка — это раздел информатики и искусственного интеллекта, который занимается взаимодействием между компьютерами и человеческими языками
44. NLP включает в себя использование нескольких техник, таких как машинное обучение, глубокое обучение и системы, основанные на …
45. Ваша компания разрабатывает программу обработки естественного языка для автоматического категоризирования текстов по их настроению. Вам поручено проверить, какая из трех предлагаемых методик обработки языка будет наиболее эффективной. Какой метод обработки естественного языка наиболее эффективен для категоризации текстов по настроению?
46. Упорядочите следующие термины по возрастанию сложности задач, с которыми машинное обучение может справиться:
47. Сопоставьте понятия и их описания:
48. Тест Тьюринга был предложен в … году
49. Тест Тьюринга был предложен …
50. Первый самообучающийся компьютер появился в … году
51. Самообучающийся компьютер обучался на …
52. Логический теоретик был создан в … году
53. … – первый нейрокомпьютер, разработанный в 1960 году
54. В 1957 году Фрэнк Розенблатт придумал …, который представлял собой обучаемую систему
55. В … году было изобретено первое беспилотное транспортное средство в лаборатории Стэнфордского университета
56. Вам предоставлена задача определения, является ли данное изображение кошкой или собакой с использованием нейронной сети. Вам предоставлены следующие данные:
Список пикселей изображения 0, 255, 128, 64, 192, 96, 0, 128, 255, 64, 192, 0, 96, 128, 64, 255, 192, 0, 96, 128, 64, 192, 0, 255, 96 Результат классификации нейронной сети в виде чисел 0 или 1 (0 — собака, 1 — кошка)
Определите какое изображение является кошкой или собакой с использованием нейронной сети
