Home » Ответы Синергия тесты МТИ МосАП практика » Технологии и системы искусственного интеллекта МосАП ответы тесты Синергия / МТИ / МосАП

Технологии и системы искусственного интеллекта МосАП ответы тесты Синергия / МТИ / МосАП

Скачать тест: Технологии и системы искусственного интеллекта.mosap_БАК ответы тесты Синергия МТИ МосАП.pdf

1. Что из перечисленного НЕ является данными?
2. Упорядочите типы машинного обучения по степени наличия размеченных обучающих данных:
3. Какие из перечисленных компонентов НЕ относятся к машинному обучению?
4. Упорядочите шаги в процессе подготовки данных:
5. Сегодня данные нужны бизнесу, чтобы:
6. Соотнесите в верном соответствии термины и определения:
7. Что включает в себя компонент «модели» в машинном обучении?
8. К направлению … в Data Science относится задача “Разработка архитектуры хранилища данных”
9. Упорядочите этапы разработки ML-проекта:
10. … — это вид машинного обучения, основанный на использовании только неразмеченных данных
11. Соотнесите в верном соответствии термины и определения:
12. Предсказание значения известного таргета по известной выборке данных возможно произвести при обучении …
13. Соотнесите в верном соответствии термины и определения:
14. Что означает «supervised learning»?
15. Процесс оценки эффективности модели на тестовых данных называется … модели
16. … — это математическое или компьютерное представление процесса или явления, которое помогает прогнозировать результаты и проводить эксперименты.
17. Выберите правильные утверждения:
18. Соотнесите термины и определения:
19. Задача …- разделение данные на группы (кластеры) на основе признаков в данных
20. Какие данные являются структурированными?
21. Соотнесите в верном соответствии термины и определения:
22. В чем отличие между машинным обучением, нейронными сетями и глубоким обучением?
23. Выберите верные утверждения:
24. Термин ……… описывает выбор алгоритмов и методов для конкретной задачи в ML-проекте
25. В чем отличие между обучением с учителем, обучением без учителя и обучением с частичным привлечением учителя?
26. Цель этапа “…” — встроить (интегрировать) модель в бизнес-процесс
27. … проекта — это набор правил, ролей и основных задач, которыми руководствуются при ведении проекта
28. … — это задача, в которой мы пытаемся уменьшить количество признаков, характеризующих объект
29. … — это свойства и характеристики, извлекаемые из данных, которыми описываются наши моделируемые объекты или процессы
30. Категориальные признаки разделяются на …