Mašinsko Učenje

Šta je mašinsko učenje?

• Grana veštačke inteligencije koja omogućava računarima da uče iz knjiga.

• Metod za pravljenje kolača pomoću računara.

• Programiranje računara da izvode fizičke zadatke.

• Grana veštačke inteligencije koja omogućava računarima da uče iz podataka.

Koje su osnovne vrste mašinskog učenja?

• Nenadgledano učenje, nadgledano učenje i učenje potkrepljivanjem

• Statističko učenje, Verovatnosno učenje, i Algoritamsko učenje

• Naučeno učenje, Neučeno učenje, i Polu-naučeno učenje

• Linearno učenje, Nelinearno učenje, i Višeslojno učenje

Koje su primene mašinskog učenja u svakodnevnom životu?

• Kuvanje, baštovanstvo, planinarenje

• Prepoznavanje lica, preporuke proizvoda, personalizovani oglasi

• Građevinarstvo, arhitektura, medicina

• Pisanje pesama, slikanje, plesanje

Koje su prednosti korišćenja mašinskog učenja u industriji?

• Smanjenje efikasnosti proizvodnje, smanjenje troškova, smanjenje kvaliteta proizvoda

• Povećanje efikasnosti proizvodnje, optimizacija procesa, povećanje troškova

• Poboljšanje efikasnosti proizvodnje, optimizacija procesa, smanjenje troškova i poboljšanje kvaliteta proizvoda

• Smanjenje efikasnosti proizvodnje, povećanje troškova, smanjenje kvaliteta proizvoda

Kako se mašinsko učenje razlikuje od tradicionalnog programiranja?

• Mašinsko učenje koristi algoritme koji omogućavaju računarima da uče iz podataka i prilagođavaju se promenama, dok tradicionalno programiranje zahteva ručno pisanje instrukcija za rešavanje određenih problema.

• Mašinsko učenje ne koristi podatke za učenje.

• Tradicionalno programiranje se prilagođava promenama, dok mašinsko učenje zahteva ručno pisanje instrukcija.

• Mašinsko učenje koristi iste algoritme kao tradicionalno programiranje.

Kako se vrši evaluacija modela mašinskog učenja?

• Pretpostavkama

• Metrikama performansi

• Intuicijom

• Slučajnim odabirom

Koje su najveće prepreke u primeni mašinskog učenja?

• Kvalitet podataka, nedostatak stručnog osoblja, interpretacija modela i etički razmatranja.

• Broj preuzimanja aplikacije, popularnost programskog jezika, cena računara

• Veličina hard diska, brzina interneta, cena softvera

• Boja monitora, tip tastature, količina RAM memorije

Kako se mašinsko učenje koristi u medicini?

• Za pravljenje najboljih kolača

• Za pravljenje nameštaja od drveta

• Za održavanje automobila

• Za analizu medicinskih podataka, dijagnostiku bolesti, personalizovanu terapiju i predviđanje ishoda lečenja.

Kako se mašinsko učenje koristi u finansijama?

• Za smanjenje troškova poslovanja u finansijskim institucijama

• Za analizu podataka, predviđanje tržišnih kretanja, upravljanje rizicima i automatizaciju procesa.

• Za organizovanje timova u finansijskom sektoru

• Za pravljenje najpreciznijih finansijskih izveštaja