Технологии искусственного интеллекта

Что такое искусственный интеллект?

• Способность машин выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта.
• Программное обеспечение для управления компьютерами.
• Алгоритмы, используемые для обработки данных.
• Совокупность всех компьютерных технологий.

Какой из следующих алгоритмов используется для обучения нейронных сетей?

• Метод наименьших квадратов.
• Обратное распространение ошибки.
• Кластеризация.
• Деревья решений.

Что такое машинное обучение?

• Процесс автоматизации программирования.
• Область искусственного интеллекта, сосредоточенная на обучении моделей на данных.
• Программа, которая выполняет только одну задачу.
• Создание аппаратных средств для вычислений.

Какой из перечисленных методов относится к обучению с учителем?

• K-means.
• Генетические алгоритмы.
• Регрессия.
• Глубокое обучение без учителя.

Что такое нейронная сеть?

• Компьютерная сеть для обмена данными.
• Модель, состоящая из взаимосвязанных узлов, имитирующих работу человеческого мозга.
• Алгоритм для поиска в интернете.
• Программное обеспечение для игры в шахматы.

Какое из следующих утверждений о больших данных является верным?

• Большие данные – это всегда структурированные данные.
• Большие данные требуют новых технологий для обработки и анализа.
• Большие данные не могут быть обработаны традиционными методами.
• Большие данные не имеют значения для искусственного интеллекта.

Что такое обработка естественного языка (NLP)?

• Алгоритм для анализа числовых данных.
• Область искусственного интеллекта, занимающаяся взаимодействием между компьютерами и человеческим языком.
• Технология для создания графических интерфейсов.
• Метод шифрования данных.

Какой из алгоритмов не относится к методам кластеризации?

• K-means.
• Линейная регрессия.
• Иерархическая кластеризация.
• DBSCAN.

Какой из следующих языков программирования наиболее часто используется для разработки в области ИИ?

• C++.
• Java.
• Python.
• Ruby.

Что такое переобучение модели?

• Когда модель не способна обрабатывать новые данные.
• Когда модель слишком хорошо подходит к обучающим данным и плохо работает на тестовых.
• Когда модель не может обучаться.
• Когда модель недообучена.

1 Какой из следующих методов может быть использован для снижения размерности данных?

• Регрессия.
• Деревья решений.
• Метод главных компонент (PCA).
• Классификация.

1 Что такое генеративные модели?

• Модели, которые могут классифицировать данные.
• Модели, которые могут генерировать новые данные на основе существующих.
• Модели, которые выполняют регрессионный анализ.
• Модели, предназначенные для уменьшения размерности данных.

1 Какой из следующих принципов является основой глубокого обучения?

• Простота моделей.
• Использование многослойных нейронных сетей.
• Ограничение количества параметров.
• Обработка только числовых данных.

1 Что такое сверточная нейронная сеть (CNN)?

• Сеть для обработки текстовых данных.
• Сеть, специально разработанная для анализа изображений.
• Сеть для обработки временных рядов.
• Сеть для обработки звуковых сигналов.

1 Какой из методов используется для оценки качества модели?

• Кросс-валидация.
• Тестирование на одном наборе данных.
• Сравнение с произвольными значениями.
• Использование только тренировочных данных.

1 Что такое «черный ящик» в контексте ИИ?

• Модель, работа которой невозможно понять из-за ее сложности.
• Модель, которая не требует обучения.
• Простая модель, основанная на линейной регрессии.
• Модель, которая объясняет все свои действия.

1 Какой из следующих подходов используется для обучения без учителя?

• Регрессия.
• Классификация.
• Кластеризация.
• Обратное распространение ошибки.

1 Что такое «доступность данных» в контексте машинного обучения?

• Количество доступных вычислительных ресурсов.
• Наличие необходимых данных для обучения модели.
• Скорость обработки данных.
• Формат хранения данных.

1 Какое из следующих утверждений о нейронных сетях является верным?

• Нейронные сети могут работать только с числовыми данными.
• Нейронные сети требуют большого количества данных для обучения.
• Нейронные сети могут имитировать работу мозга.
• Нейронные сети не могут обрабатывать временные ряды.

Какое приложение используется для обработки изображений с помощью ИИ?

• Microsoft Word.
• Adobe Photoshop с функциями ИИ.
• Excel.
• Браузеры.

Какой из следующих алгоритмов относится к методам машинного обучения?

• Метод опорных векторов
• Метод градиентного спуска
• Классический алгоритм Дейкстры
• Алгоритм поиска в глубину

Какой метод используется для уменьшения размерности данных?

• Регрессия
• Метод главных компонент
• Классификация
• Кластеризация

Какой из следующих алгоритмов применяется для кластеризации?

• Метод наименьших квадратов
• K-средних
• Логистическая регрессия
• Алгоритм К-Nearest Neighbors

Что такое переобучение модели?

• Когда модель слишком простая
• Когда модель недостаточно обучена
• Когда модель хорошо работает на обучающей выборке, но плохо на тестовой
• Когда модель обучается слишком быстро

Какой из следующих подходов относится к глубокому обучению?

• Деревья решений
• Нейронные сети
• Линейная регрессия
• Случайный лес

Какова цель функции потерь в машинном обучении?

• Измерить сложность модели
• Оценить, насколько хорошо модель предсказывает
• Оптимизировать выбор параметров
• Сравнить различные модели

Какой из следующих алгоритмов используется для линейной регрессии?

• Метод наименьших квадратов
• Алгоритм Гаусса
• Метод Ньютона
• Алгоритм Градиентного спуска

Какой тип данных используется для обучения нейронной сети?

• Только числовые данные
• Числовые, категориальные и текстовые данные
• Только текстовые данные
• Только категориальные данные

Что такое регуляризация в контексте машинного обучения?

• Метод уменьшения переобучения
• Процесс увеличения сложности модели
• Метод выбора параметров
• Процесс тестирования модели

Какое из следующих утверждений о нейронных сетях верно?

• Нейронные сети могут обучаться на больших объемах данных
• Нейронные сети всегда требуют линейных данных
• Нейронные сети не могут использоваться для классификации
• Нейронные сети не требуют предобработки данных

Какой из следующих типов задач решает метод K-ближайших соседей?

• Только классификация
• Только регрессия
• Классификация и регрессия
• Только кластеризация

Какова основная цель предобработки данных?

• Уменьшение объема данных
• Подготовка данных для обучения модели
• Оптимизация модели
• Анализ данных

Что такое ансамблирование в машинном обучении?

• Процесс создания одной модели
• Использование нескольких моделей для улучшения предсказаний
• Комбинирование различных алгоритмов для достижения лучшего результата
• Использование только одного алгоритма

Какой метод используется для оценки производительности модели?

• Кросс-валидация
• Тестирование на обучающей выборке
• Обучение на тестовой выборке
• Тестирование на всем наборе данных

Какой из следующих типов обучения используется в reinforcement learning?

• Супервизорное обучение
• Ненаблюдаемое обучение
• Обучение с подкреплением
• Обучение без учителя

Что такое «параметрическая модель» в машинном обучении?

• Модель, которая требует большого объема данных
• Модель, которая описывается фиксированным числом параметров
• Модель, не имеющая фиксированного количества параметров
• Модель, которая не требует обучения

Какой из следующих методов используется для оценки значимости признаков?

• Кросс-валидация
• Деревья решений
• Метод отбора признаков
• Кластеризация

Что такое «набор данных» в контексте машинного обучения?

• Набор моделей
• Собрание примеров для обучения модели
• Набор алгоритмов
• Набор правил

Какова роль активационной функции в нейронной сети?

• Введение нелинейности в модель
• Оптимизация обучения
• Увеличение объема данных
• Снижение переобучения

Какой из следующих методов является примером метода поиска оптимума?

• Градиентный спуск
• Логистическая регрессия
• Кластеризация
• Метод наименьших квадратов