204725

เทคโนโลยีในข้อใดต่อไปนี้ที่ใช้ Machine Learning

• การพิมพ์ด้วยเสียงพูด

• รถไร้คนขับ

• การประมวลผลภาพ

• ถูกทุกข้อ

ข้อใดไม่ใช่ปัญญาประดิษฐ์

• ระบบแปลภาษา

• ระบบควบคุมหุ่นยนต์

• ระบบฐานข้อมูล

• ระบบตรวจลายนิ้วมือ

ข้อใดเป็นข้อดีของ Deep Learning ที่เหนือกว่า Machine Learning

• สามารถเรียนรู้คุณลักษณะในข้อมูลได้อัตโนมัติ

• มีความเร็วในการคำนวณสูง

• เหมาะกับการประมวลผลข้อมูลทุกขนาด

• ถูกทุกข้อ

ข้อใดคือความลึกในการเรียนรู้เชิงลึก

• จำนวนของ Input ที่ใช้ในการเรียนรู้

• จำนวนของ Layer ในโครงข่ายประสาทเทียม

• จำนวนของ Node ในโครงข่ายประสาทเทียม

• ไม่มีข้อถูก

ReLU นั้นมีข้อดีกว่า Sigmoid อย่างไร

• ทำงานได้เร็วกว่า เพราะการคำนวณง่ายกว่า

• มีความถูกต้องที่สูงกว่า เนื่องจากความละเอียดในการคำนวณ

• เรียนรู้ได้แม้ในช่วงที่ขนาดของ gradient มีค่าสูง

• ถูกทุกข้อ

โครงข่ายประสาทเทียมที่มีโครงสร้างแบบ Feedforward นั้นเหมาะกับการประมวลผลข้อมูลประเภทใดมากที่สุด

• ตาราง

• รูปภาพ

• ข้อความ

• ข้อ b และ c ถูก

พารามิเตอร์ของแบบจำลองโครงข่ายประสาทแบบคอนโวลูชันนั้นอยู่ในใด

• ค่าน้ำหนักของ Filter

• ค่าของ Output

• ค่าของ Input

• ถูกทุกข้อ

ใน CNN การทำ Pooling นั้นทำไปเพื่ออะไร

• เพิ่มความละเอียดของการวิเคราะห์

• คำนวณค่าจากการ Convolution

• สรุปค่าให้มีความหยาบมากขึ้น

• ถูกทุกข้อ

การใช้ Attention Layer ในแบบจำลอง CNN นั้นทำไปเพื่ออะไร

• เพื่อลดความซับซ้อนในการเรียนรู้รูปแบบข้อมูลจากการมุ่งเป้า

• เพื่อเลือกบริเวณของข้อมูลที่มีความสำคัญ

• เพื่อแยกส่วนระหว่างการเรียนรู้จุดที่จะสนใจกับรูปแบบของข้อมูล

• ถูกทุกข้อ

การสร้างคำอธิบายรูปภาพ เป็นการเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างสิ่งใด

• รูปภาพ -> เวกเตอร์ของคำ

• เวกเตอร์ของคำ -> รูปภาพ

• รูปภาพ -> รูปภาพ

• เวกเตอร์ของคำ -> ตัวเลข