Тесты СинергияАртём Хелп
Артём Help онлайнПолучить расчёт
Бесплатно оценим сроки и стоимостьОтправить задание в Telegram
Аналитика данных Pro.sa_АД-Ар

Аналитика данных Pro.sa_АД-Ар — вариант 2

Просмотрите все вопросы и варианты бесплатно. Правильные ответы скрыты и открываются только после получения доступа.

33 вопроса Вариант 2 Доступ 7 дней
Содержание теста

Вопросы и варианты

Без отметок и подсказок к правильным ответам

Вопрос 1

Искусственные нейронные сети (ИНС) — модели машинного обучения, использующие комбинации распределенных простых операций, зависящих от обучаемых параметров, для обработки входных данных. Какого вида ИНС не существует?

  1. Наивные
  2. Импульсные
  3. Рекуррентные
  4. Противоборствующие
Вопрос 2

У машинного обучения есть ряд задач. Как называется та, что направлена на предсказание значения той или иной непрерывной числовой величины для входных данных?

  1. Классификация
  2. Переобучение
  3. Регрессия
  4. Кластеризация
Вопрос 3

Нейросети хорошо проявляют себя не только в распознавании, но и в генерации изображений. Но кое с чем у них все-таки возникают проблемы. С чем именно?

  1. Текстуры
  2. Форма
  3. Глубина, количество пикселей
  4. Цвет
Вопрос 4

Особых успехов нейросети достигли в работе с изображениями. Но что из этого нейросети не могут сделать?

  1. Стилизовать вашу фотографию под работу импрессиониста
  2. Омолаживать и состаривать лица на фотографиях
  3. Догадаться, что вы нарисовали
  4. Пластическую коррекцию лица
Вопрос 5

Кто создал первую модель искусственных нейронных сетей?

  1. Ян Лекун
  2. Мак-Каллок и Питтс
  3. Фрэнк Розенблатт
  4. Дэвид И. Румельхарт, Дж. Е. Хинтон и Рональд Дж. Вильямс
Вопрос 6

Какой из видов машинного обучения основывается на взаимодействии обучаемой системы со средой?

  1. Глубинное обучение
  2. Обучение с учителем
  3. Обучение без учителя
  4. Обучение с подкреплением
Вопрос 7

Когда говорят о нейронных сетях и машинном обучении, часто упоминают закон Мура. В чем его суть?

  1. Не следует множить сущее без необходимости
  2. Если все слова языка или длинного текста упорядочить по убыванию частоты их использования, то частота n-го слова в таком списке окажется приблизительно обратно пропорциональной его порядковому номеру n
  3. Каждое следующее поколение компьютеров работает в 2,5 раза быстрее
  4. 20% усилий дают 80% результата, а остальные 80% усилий — лишь 20% результата
Вопрос 8

В какие игры нейросеть еще не научилась обыгрывать человека?

  1. Го
  2. «Марио»
  3. Бридж
  4. Шахматы
Вопрос 9

Допустим, нам нужно рассчитать необходимые параметры для создания обшивки самолета. Какая из областей машинного обучения нам в этом пригодится?

  1. Предсказательное моделирование
  2. Обучение ранжированию
  3. Латентная модель
  4. Компьютерное зрение
Вопрос 10

Алгоритм k-средних предназначен для решения задачи:

  1. Кластеризации
  2. Классификации
  3. Прогнозирования
  4. Снижения размерности
Вопрос 11

Для машинного обучения подходят данные:

  1. Любых форматов в цифровом виде
  2. Предварительно подготовленные, очищенные от ошибок, пропусков и выбросов, а также нормализованные и представленные в виде числовых векторов
  3. Бинарные
  4. Числовые типа int
Вопрос 12

Какой фреймворк больше подходит для распределенного глубокого машинного обучения (Deep Learning)?

  1. Scikit-learn
  2. PyTorch
  3. TensorFlow
  4. Flask
Вопрос 13

В каких типах алгоритмах машинного обучения используется размеченный набор данных?

  1. Обучение с учителем
  2. Обучение без учителя
  3. Обучение с подкреплением
  4. Обучение без подкрепления
Вопрос 14

Что такое переобучение?

  1. Способность модели хорошо работать с данными, которые она не видела в процессе обучения
  2. Алгоритм машинного обучения, связанный с переносом знаний от одной задачи к другой
  3. Адаптация модели машинного обучения к особенностям обучающего набора данных
  4. Повторный запуск обучения модели
Вопрос 15

Какой набор данных рекомендуется использовать для проверки качества обучения модели?

  1. Обучающий
  2. Качественный
  3. Количественный
  4. Тестовый
Вопрос 16

Что такое обучение модели машинного обучения?

  1. Выбор вида функции, который будет использоваться в машинном обучении
  2. Определение параметров модели таким образом, чтобы она лучше всего соответствовала данным
  3. Подбор набора данных, на котором модель работает лучше всего
  4. В машинном обучении модели не обучаются
Вопрос 17

Какие значения принимает результат анализа логистической регрессией?

  1. 01 или 00
  2. 0 или 1
  3. True или False
  4. Y или N
Вопрос 18

Что является результатом прогноза логистической регрессии?

  1. численное значение целевой переменной
  2. погрешность возникновения некоторого события
  3. коэффициенты линейной функции, описывающей закон возникновения события
  4. вероятность возникновения события
Вопрос 19

Какой класс отвечает за последовательность преобразований при обучении логистической ML-модели в pyspark?

  1. PipeLine
  2. PipeSequenceLine
  3. SequenceLine
  4. Sequence
Вопрос 20

С чем, из ниже перечисленного сравнивают линейный классификатор?

  1. с нейроном
  2. с аксоном
  3. с правилом Хебба
  4. с генетическим алгоритмом
Вопрос 21

Что называют задачей восстановления регрессии?

  1. Задача поиска вектора параметров
  2. Задача поиска минимума среднего квадрата ошибки
  3. Задача обучения по прецедентам
  4. Задача модели регрессии
Вопрос 22

В чём заключается задача кластеризации?

  1. упростить обработку данных, т.е. воссоединить множества в один класс
  2. разбить обучающую выборку на непересекающиеся подмножества, так, чтобы каждое множество состояло из объектов, близких по метрике, а объекты разных множеств существенно отличались.
  3. распределить все обучающее множество на несколько классов.
  4. снизить вероятность переобучения модели
Вопрос 23

Что, из ниже перечисленного, относится к обучающей выборке?

  1. объекты с известными ответами
  2. классификация данных
  3. алгоритм решающий функцию
  4. набор обработанных данных
Вопрос 24

Что называется переобучением?

  1. описание искомого алгоритма как суперпозиции некоторых элементарных функций
  2. когда средняя оценка на независимых контрольных данных сначала уменьшается, затем проходит через точку минимума и далее только возрастает
  3. поиск преобразования исходящего пространства признаков в новое пространство существенно меньшей размерности
  4. когда по мере увеличения числа используемых признаков средняя ошибка на обучающей выборке монотонно убывает
Вопрос 25

Как называется алгоритм, который добавляет к набору G по одному признаку, каждый раз выбирая тот признак, который приводит к наибольшему уменьшению внешнего критерия?

  1. Add
  2. Bootstrap
  3. FullSearch
  4. Поиск в глубину
Вопрос 26

Что называют обучением с подкреплением?

  1. обучение основанное на собственном опыте
  2. обучение с n-количеством учителей
  3. обучение с контролирующими параметрами
  4. обучение основанное на готовых моделях
Вопрос 27

Как называется метод, который использует жадные действия большую часть времени?

  1. метод среднего выборочного
  2. softmax-метод
  3. жадным методом
  4. метод коррекции ошибки
Вопрос 28

При каком размере окна h функция чрезмерно сглаживается?

  1. при слишком узком
  2. при оптимальном значении ширины окна
  3. при слишком широком
  4. при h=0
Вопрос 29

Какой алгоритм подсчитывает долю правил в наборах, относящих объект к каждому из классов?

  1. алгоритм взвешенного голосования
  2. алгоритм КОРА
  3. алгоритм простого голосования
  4. алгоритм ТЭМП
Вопрос 30

Какая, из перечисленных ниже функций, соответствует методу опорных векторов?

  1. квадратичная
  2. кусочно-линейная
  3. сигмоидная
  4. логистическая
Вопрос 31

Во время обучения машинному обучению размер мини-партии предпочтительно равен степени двойки, например 256 или 512. В чем причина этого?

  1. Когда мини-пакет является четным, алгоритм градиентного спуска обучается быстрее
  2. Для Mini-Batch установлено значение 2, чтобы удовлетворить требования к памяти процессора и графического процессора и облегчить параллельную обработку
  3. Функция потерь нестабильна, когда четные числа не используются
  4. С четными числами проще работать
Вопрос 32

Предположим, вы используете функцию активации X в скрытом слое в нейронной сети. При любом входе определенного нейрона вы получите -0,01. Какие из следующих функций активации может иметь X?

  1. ReLU
  2. Sigmoid
  3. ELU
  4. tanh
Вопрос 33

Какой из следующих методов не может напрямую классифицировать текст?

  1. Деревья решений
  2. опорная векторная машина
  3. kNN
  4. K-Means