Машиналық оқыту және объектілерді тану бойынша тест

Машиналық оқыту дегеніміз не?

• Компьютердің деректер арқылы үйренуі

• Тек адамға арналған оқыту

• Тек статистикалық әдістер

• Деректерді сақтау

k-ең жақын көршілер әдісінің артықшылықтары қандай?

• Параметрсіз әдіс

• Көп есептеу қуатын қажет етеді

• Күрделі модель

• Тек үлкен деректермен жұмыс істейді

Объектілерді тану процесінің алғашқы кезеңі қандай?

• Деректерді дайындау

• Кескінді анықтау

• Салыстыру

• Оқыту

Нейрондық желілердің қандай түрлері бар?

• k-NN, SVM

• MLP, CNN, RNN

• Decision Tree, Random Forest

• Logistic Regression, Naive Bayes

Жетекші оқытуда не беріледі?

• Мысалдар мен олардың дұрыс жауабы

• Тек деректер

• Тек мысалдар

• Тек құрылым

k-NN әдісінде жаңа объект қалай жіктеледі?

• Случайлы түрде

• Ең жақын көршілерінің категориясына қарай

• Тек статистикалық әдіспен

• Тек нейрондық желілермен

Объектілерді тану үшін қандай құралдар қолданылады?

• Тек Python

• Тек C/C++

• OpenCV, PIL, камера модульдері

• Тек MATLAB

Нейрондық желілердің кемшіліктері қандай?

• Тек кішкентай деректермен жұмыс істейді

• Тек статикалық деректер

• Қарапайымдылығы

• Күрделі модельді түсіну қиын

Объектілерді тану процесінде деректер жиынтығын құрудың мақсаты не?

• Кескіндерді алу

• Кескіндерге таңба қою

• Модельді оқыту

• Нәтижені шығару

AIfES кітапханасы қандай мақсатта қолданылады?

• Күрделі модельдер жасау

• Микроконтроллерлерде машиналық оқыту

• Тек серверлерде жұмыс істеу

• Тек деректерді сақтау