Тесты СинергияАртём Хелп
Артём Help онлайнНаписать Артёму
Бесплатно оценим сроки и стоимостьОтправить задание в Telegram
Все тесты предмета

Ответы на тесты Глубокое обучение.фит_БАК

Вопросы и варианты доступны бесплатно. 41 ответ доступен бесплатно — откройте их кнопкой ниже. Полный набор — в личном кабинете на 7 дней.

139 вопросов 3 теста в одном предмете Доступ 7 дней
Содержание предмета

Бесплатные ответы на тесты по предмету «Глубокое обучение» — Синергия и МТИ

Вопрос 1Ответ открыт бесплатно

Что является основным фокусом глубокого обучения?

  1. Обработка изображений✓ Правильный ответ
  2. Ввод данных
  3. Перевод текста
  4. 3D моделирование
✓ Правильный ответ

Обработка изображений

Вопрос 2

Какой из следующих является популярным фреймворком глубокого обучения?

  1. TensorFlow
  2. Microsoft Office
  3. Adobe Photoshop
  4. MySQL
Вопрос 3

Что такое нейрон в нейронной сети?

  1. Единица хранения данных
  2. Тип алгоритма
  3. Элемент обработки
  4. Инструмент шифрования
Вопрос 4

В чем основное преимущество глубокого обучения перед традиционным машинным обучением?

  1. Быстрее вычисления
  2. Способность обрабатывать неструктурированные данные
  3. Меньшие затраты
  4. Проще алгоритмы
Вопрос 5

Для чего используется обратное распространение ошибки в глубоком обучении?

  1. Предварительная обработка данных
  2. Оценка модели
  3. Обновление весов модели
  4. Шифрование данных
Вопрос 6Ответ открыт бесплатно

Какой из следующих является примером обучения с учителем?

  1. Кластеризация
  2. Обучение с подкреплением
  3. Классификация✓ Правильный ответ
  4. Снижение размерности
✓ Правильный ответ

Классификация

Вопрос 7

Что означает ReLU в глубоком обучении?

  1. Относительный блок
  2. Прямоугольный линейный блок
  3. Рекуррентный линейный блок
  4. Случайный логарифмический блок
Вопрос 8

Что такое переобучение в контексте машинного обучения?

  1. Недостаточная производительность на тренировочных данных
  2. Модель хорошо работает на новых данных
  3. Чрезмерная сложность модели
  4. Недостаточно тренировочных данных
Вопрос 9

Что означает аббревиатура CNN?

  1. Когнитивная нейронная сеть
  2. Свёрточная нейронная сеть
  3. Связанная нейронная сеть
  4. Композитная нейронная сеть
Вопрос 10Ответ открыт бесплатно

Что такое «функция потерь» в глубоком обучении?

  1. Функция потери данных
  2. Функция для оптимизации модели
  3. Функция для измерения ошибки✓ Правильный ответ
  4. Функция для уменьшения вычислений
✓ Правильный ответ

Функция для измерения ошибки

Вопрос 11

Что такое «глубокая нейронная сеть»?

  1. Сеть с множеством слоёв
  2. Сеть для исследования глубоководья
  3. Сеть с интенсивными вычислениями
  4. Сеть с одним слоем
Вопрос 12

Что делает «дропаут» в нейронной сети?

  1. Случайно удаляет нейроны
  2. Увеличивает скорость сети
  3. Уменьшает размер сети
  4. Шифрует данные
Вопрос 13Ответ открыт бесплатно

Что такое «размер партии» в глубоком обучении?

  1. Размер входных данных
  2. Количество итераций
  3. Количество образцов, обрабатываемых за один раз✓ Правильный ответ
  4. Размер выходных данных
✓ Правильный ответ

Количество образцов, обрабатываемых за один раз

Вопрос 14

Каково основное применение «сверточных нейронных сетей»?

  1. Анализ временных рядов
  2. Распознавание изображений
  3. Распознавание голоса
  4. Хранение данных
Вопрос 15

Что такое «тонкая настройка» в глубоком обучении?

  1. Корректировка начальных параметров
  2. Повторное обучение предварительно обученной модели
  3. Уменьшение размера модели
  4. Увеличение количества слоев модели
Вопрос 16Ответ открыт бесплатно

Для чего используются «автокодировщики»?

  1. Шифрование данных
  2. Извлечение признаков✓ Правильный ответ
  3. Обработка в реальном времени
  4. Сжатие сети
✓ Правильный ответ

Извлечение признаков

Вопрос 17

Какова роль «функций активации» в нейронных сетях?

  1. Шифрование данных
  2. Определение выхода нейронов
  3. Сжатие данных
  4. Хранение данных
Вопрос 18

Что означает аббревиатура RNN?

  1. Случайная нейронная сеть
  2. Рекуррентная нейронная сеть
  3. Быстрая нейронная сеть
  4. Прямоугольная нейронная сеть
Вопрос 19

Что такое «перенос обучения» в глубоком обучении?

  1. Передача данных между серверами
  2. Использование модели, разработанной для одной задачи, для другой задачи
  3. Обучение в реальном времени
  4. Передача методов обучения
Вопрос 20Ответ открыт бесплатно

Для чего используется «ранняя остановка» при обучении моделей?

  1. Чтобы предотвратить переобучение✓ Правильный ответ
  2. Чтобы ускорить обучение
  3. Чтобы повысить точность
  4. Чтобы сократить использование данных
✓ Правильный ответ

Чтобы предотвратить переобучение

Вопрос 21

Что такое «семантическая сегментация» в глубоком обучении?

  1. Сегментация текста на значимые части
  2. Разделение изображений на значимые части
  3. Сегментация аудио на слоги
  4. Разделение данных на кластеры
Вопрос 22

Какое из следующих является применением глубокого обучения?

  1. Таблицы
  2. Автономные автомобили
  3. Текстовый процессор
  4. Управление базами данных
Вопрос 23Ответ открыт бесплатно

К чему приводит «переобучение»?

  1. Улучшение точности модели
  2. Плохая обобщаемость на новых данных✓ Правильный ответ
  3. Ускорение времени обучения
  4. Уменьшение размера модели
✓ Правильный ответ

Плохая обобщаемость на новых данных

Вопрос 24

Что означает аббревиатура SGD в глубоком обучении?

  1. Последовательный градиентный спуск
  2. Стохастический градиентный спуск
  3. Стандартная графическая динамика
  4. Сегментированное геометрическое распределение
Вопрос 25

Для чего используется «пулинг» в сверточных нейронных сетях?

  1. Увеличение количества параметров
  2. Уменьшение пространственных размеров
  3. Шифрование данных
  4. Улучшение цветов в изображениях
Вопрос 26

Что такое «извлечение признаков» в контексте глубокого обучения?

  1. Удаление ненужных данных
  2. Выявление важных закономерностей в данных
  3. Преобразование текста в речь
  4. Сжатие изображений
Вопрос 27Ответ открыт бесплатно

Для чего используются «генеративно-состязательные сети»?

  1. Шифрование данных
  2. Создание синтетических данных✓ Правильный ответ
  3. Ускорение обучения сети
  4. Уменьшение ошибок сети
✓ Правильный ответ

Создание синтетических данных

Вопрос 28

В чем ключевое преимущество сетей LSTM перед традиционными RNN?

  1. Меньшая вычислительная стоимость
  2. Быстрее скорость обучения
  3. Лучше справляются с зависимостями длительного характера
  4. Более эффективны в хранении данных
Вопрос 29

Что такое «обучение без учителя» в глубоком обучении?

  1. Обучение без заранее определенной целевой переменной
  2. Обучение с четко определенной целевой переменной
  3. Обучение без учителя
  4. Обучение с маркированными данными
Вопрос 30Ответ открыт бесплатно

Что означает «обобщение модели» в глубоком обучении?

  1. Модель хорошо работает на тренировочных данных
  2. Модель плохо работает на новых данных
  3. Модель хорошо работает на невиданных данных✓ Правильный ответ
  4. Модель упрощена для общего использования
✓ Правильный ответ

Модель хорошо работает на невиданных данных

Вопрос 31

Какова основная функция «оптимизатора» в глубоком обучении?

  1. Шифрование данных
  2. Улучшение производительности модели
  3. Хранение данных
  4. Визуализация данных
Вопрос 32

Что такое «тензор» в контексте глубокого обучения?

  1. Тип нейронной сети
  2. Единица хранения данных
  3. Многомерный массив данных
  4. Алгоритм обучения
Вопрос 33Ответ открыт бесплатно

Что делает функция ReLU в нейронной сети?

  1. Шифрует данные
  2. Преобразует отрицательные значения в ноль✓ Правильный ответ
  3. Рандомизирует данные
  4. Уменьшает размерность данных
✓ Правильный ответ

Преобразует отрицательные значения в ноль

Вопрос 34

Что такое «увеличение данных» в глубоком обучении?

  1. Добавление большего количества слоев в сеть
  2. Увеличение объема тренировочных данных
  3. Уменьшение размера набора данных
  4. Шифрование тренировочных данных
Вопрос 35

Что такое «свертка» в глубоком обучении?

  1. Функция для уменьшения размера данных
  2. Тип функции активации
  3. Матричная операция над изображениями
  4. Техника шифрования данных
Вопрос 36

Для чего используется «нормализация» при предварительной обработке данных?

  1. Для шифрования данных
  2. Для превращения данных в нечитаемые
  3. Для масштабирования данных в определенный диапазон
  4. Для увеличения размера данных
Вопрос 37Ответ открыт бесплатно

Что такое задача «классификации» в глубоком обучении?

  1. Разделение данных на разные категории✓ Правильный ответ
  2. Предсказание непрерывной величины
  3. Шифрование данных
  4. Сжатие данных
✓ Правильный ответ

Разделение данных на разные категории

Вопрос 38

Что такое «перенос обучения»?

  1. Изучение нового языка
  2. Использование модели, обученной на одной задаче, для другой задачи
  3. Передача данных с одного сервера на другой
  4. Обучение по учебникам
Вопрос 39

Что делает функция softmax в нейронной сети?

  1. Шифрует данные
  2. Уменьшает размер модели
  3. Преобразует логиты в вероятности
  4. Увеличивает размерность данных
Вопрос 40Ответ открыт бесплатно

Что такое «гиперпараметр» в глубоком обучении?

  1. Параметр, устанавливаемый до тренировки✓ Правильный ответ
  2. Параметр, изучаемый во время тренировки
  3. Тип нейронной сети
  4. Ключ шифрования данных
✓ Правильный ответ

Параметр, устанавливаемый до тренировки

Вопрос 41

Что такое «Gated Recurrent Unit (GRU)» в глубоком обучении?

  1. Тип оптимизатора
  2. Техника увеличения данных
  3. Тип рекуррентной нейронной сети
  4. Метод извлечения признаков
Вопрос 42

В чем основное отличие между «глубоким обучением» и «машинным обучением»?

  1. Глубокое обучение требует больше данных
  2. Машинное обучение быстрее
  3. Глубокое обучение использует меньшие модели
  4. Машинное обучение не может обрабатывать изображения
Вопрос 43

Что делает «уменьшение размерности» в глубоком обучении?

  1. Увеличивает размер модели
  2. Уменьшает количество признаков в данных
  3. Улучшает разрешение изображений
  4. Шифрует данные
Вопрос 44Ответ открыт бесплатно

Что такое «встраивание слов» в глубоком обучении?

  1. Перевод слов на другой язык
  2. Представление слов в виде векторов✓ Правильный ответ
  3. Шифрование текстовых данных
  4. Уменьшение размера текста
✓ Правильный ответ

Представление слов в виде векторов

Вопрос 45

Для чего используются «сети глубоких убеждений»?

  1. Обработка в реальном времени
  2. Обучение без учителя
  3. Шифрование данных
  4. Сжатие данных
Вопрос 46

Что такое «адверсарное обучение» в глубоком обучении?

  1. Обучение с зашифрованными данными
  2. Обучение с использованием конкурирующих алгоритмов
  3. Обучение с зашумленными данными
  4. Обучение двух моделей друг против друга
Вопрос 47Ответ открыт бесплатно

В чем основное преимущество использования функции «ReLU» вместо «сигмоидных» функций?

  1. Быстрее вычисления✓ Правильный ответ
  2. Лучше справляется с обработкой изображений
  3. Более безопасно
  4. Меньший размер модели
✓ Правильный ответ

Быстрее вычисления

Вопрос 48

Какова основная цель «глубокого обучения с подкреплением»?

  1. Шифрование данных
  2. Принятие решений в неопределенных условиях
  3. Сжатие данных
  4. Улучшение перевода текста
Вопрос 49

Что означает «обучение от начала до конца» в глубоком обучении?

  1. Обучение от начала до конца набора данных
  2. Обучение задачам без вмешательства человека
  3. Использование одной интегрированной модели для задачи
  4. Последовательное обучение нескольким задачам
Вопрос 50Ответ открыт бесплатно

Что такое «нормализация признаков» в глубоком обучении?

  1. Шифрование признаков
  2. Масштабирование признаков к определенному диапазону✓ Правильный ответ
  3. Уменьшение количества признаков
  4. Увеличение размера признаков
✓ Правильный ответ

Масштабирование признаков к определенному диапазону

Вопрос 51

Что такое «ансамблевое обучение» в глубоком обучении?

  1. Обучение одной модели за раз
  2. Комбинирование нескольких моделей для улучшения производительности
  3. Метод шифрования данных
  4. Тип обучения без учителя
Вопрос 52

Какую роль играет «дропаут» в модели глубокого обучения?

  1. Шифрует данные
  2. Увеличивает точность модели
  3. Предотвращает переобучение
  4. Уменьшает время обучения
Вопрос 53

Что такое «обратное распространение ошибки» в глубоком обучении?

  1. Тип нейронной сети
  2. Метод предварительной обработки данных
  3. Техника обновления весов модели
  4. Метод шифрования данных
Вопрос 54Ответ открыт бесплатно

Для чего используется «функция потерь» в глубоком обучении?

  1. Шифрование данных
  2. Измерение эффективности работы модели✓ Правильный ответ
  3. Визуализация предсказаний модели
  4. Уменьшение размера модели
✓ Правильный ответ

Измерение эффективности работы модели

Вопрос 55

Что включает в себя «тонкая настройка» модели глубокого обучения?

  1. Шифрование модели
  2. Незначительные корректировки предварительно обученной модели
  3. Полное перепроектирование модели
  4. Обучение модели с нуля
Вопрос 56

Для чего используется «нормализация пакетов» в глубоком обучении?

  1. Шифрование пакетов данных
  2. Улучшение стабильности и производительности модели
  3. Уменьшение размера пакета
  4. Увеличение размера пакета
Вопрос 57Ответ открыт бесплатно

Что такое «эпоха» в обучении глубокого обучения?

  1. Тип модели
  2. Одна итерация по всему набору данных✓ Правильный ответ
  3. Метод шифрования данных
  4. Техника извлечения признаков
✓ Правильный ответ

Одна итерация по всему набору данных

Вопрос 58

Для чего в основном используются «сверточные слои» в глубоком обучении?

  1. Шифрование данных
  2. Извлечение признаков из изображений
  3. Обработка текста
  4. Распознавание голоса
Вопрос 59

Для чего используется «функция активации» в глубоком обучении?

  1. Шифрование данных
  2. Внесение нелинейности в модель
  3. Сжатие данных
  4. Визуализация данных
Вопрос 60

Для чего обычно используется «перенос обучения» в глубоком обучении?

  1. Передача данных между серверами
  2. Применение знаний из одной области в другой
  3. Шифрование данных модели
  4. Ускорение обработки данных
Вопрос 61Ответ открыт бесплатно

Что такое «обучение без учителя с предварительной подготовкой» в глубоком обучении?

  1. Обучение модели без меток✓ Правильный ответ
  2. Предварительное обучение с зашифрованными данными
  3. Обучение с преподавателем
  4. Использование предварительно маркированных данных
✓ Правильный ответ

Обучение модели без меток

Вопрос 62

Для чего обычно используется «увеличение данных» в глубоком обучении?

  1. Для шифрования данных
  2. Для уменьшения размера модели
  3. Для увеличения разнообразия тренировочных данных
  4. Для ускорения обучения модели
Вопрос 63

Какое основное преимущество глубокого обучения перед традиционными алгоритмами?

  1. Требуется меньше данных
  2. Способность изучать представления признаков
  3. Более быстрые вычисления
  4. Проще в программировании
Вопрос 64Ответ открыт бесплатно

Что такое проблема «исчезающего градиента» в глубоком обучении?

  1. Когда градиенты становятся слишком малыми во время обучения✓ Правильный ответ
  2. Когда данные случайно исчезают
  3. Когда размер модели значительно уменьшается
  4. Когда происходит шифрование градиентов
✓ Правильный ответ

Когда градиенты становятся слишком малыми во время обучения

Вопрос 65

Какой тип задачи представляет собой «генерация изображений» в глубоком обучении?

  1. Обучение с учителем
  2. Обучение без учителя
  3. Обучение с подкреплением
  4. Полу-контролируемое обучение
Вопрос 66

Что обычно включает в себя «тонкая настройка» в глубоком обучении?

  1. Полное изменение архитектуры модели
  2. Обучение модели с нуля
  3. Внесение небольших корректировок в предварительно обученную модель
  4. Шифрование модели для безопасности
Вопрос 67Ответ открыт бесплатно

Что такое «инженерия признаков» в глубоком обучении?

  1. Процесс выбора и преобразования сырых данных в признаки✓ Правильный ответ
  2. Шифрование признаков для безопасности
  3. Уменьшение количества признаков в наборе данных
  4. Увеличение размера модели
✓ Правильный ответ

Процесс выбора и преобразования сырых данных в признаки

Вопрос 68

Что делает «стохастический градиентный спуск» в глубоком обучении?

  1. Шифрует данные
  2. Увеличивает скорость обучения
  3. Оптимизирует модель, обновляя веса
  4. Уменьшает размер данных
Вопрос 69

Для чего используется «рекуррентная нейронная сеть» в глубоком обучении?

  1. Обработка последовательных данных
  2. Распознавание изображений
  3. Шифрование данных
  4. Уменьшение размера данных
Вопрос 70

Что такое «обнаружение аномалий» в глубоком обучении?

  1. Обнаружение ошибок в модели
  2. Идентификация необычных шаблонов в данных
  3. Шифрование конфиденциальных данных
  4. Уменьшение ошибок в данных
Вопрос 71Ответ открыт бесплатно

Для чего особенно эффективно глубокое обучение?

  1. Маленькие наборы данных
  2. Структурированные данные
  3. Сложные шаблоны данных✓ Правильный ответ
  4. Простая арифметика
✓ Правильный ответ

Сложные шаблоны данных

Вопрос 72

Почему в глубоком обучении часто используются GPU?

  1. Для шифрования данных
  2. Для хранения больших наборов данных
  3. Для параллельной обработки
  4. Для улучшения скорости интернета
Вопрос 73

Для чего используется «макс-пулинг» в сверточной нейронной сети?

  1. Для увеличения количества признаков
  2. Для уменьшения пространственного размера представлений
  3. Для шифрования модели
  4. Для увеличения точности модели
Вопрос 74Ответ открыт бесплатно

Что делает «полносвязный слой» в нейронной сети?

  1. Соединяет все нейроны друг с другом✓ Правильный ответ
  2. Шифрует данные
  3. Уменьшает размерность данных
  4. Обрабатывает только изображения
✓ Правильный ответ

Соединяет все нейроны друг с другом

Вопрос 75

Что такое «переобучение модели» в глубоком обучении?

  1. Когда модель хорошо работает на тренировочных данных, но плохо на невиданных данных
  2. Когда модель слишком проста
  3. Когда размер модели слишком велик
  4. Когда модель обучается слишком короткое время
Вопрос 76

Для чего используется «глубокий автокодировщик»?

  1. Шифрование данных
  2. Уменьшение размерности данных
  3. Увеличение размера данных
  4. Хранение больших наборов данных
Вопрос 77Ответ открыт бесплатно

Что такое «обрезка градиента» в глубоком обучении?

  1. Уменьшение размера модели
  2. Шифрование градиентов
  3. Ограничение значения градиентов для предотвращения их взрыва✓ Правильный ответ
  4. Ускорение обучения модели
✓ Правильный ответ

Ограничение значения градиентов для предотвращения их взрыва

Вопрос 78

Для чего используется «ранняя остановка» в глубоком обучении?

  1. Для предотвращения переобучения
  2. Для шифрования модели
  3. Для сокращения времени обучения
  4. Для увеличения количества признаков
Вопрос 79

Что такое «кросс-валидация» в контексте обучения моделей глубокого обучения?

  1. Шифрование данных
  2. Обучение на различных подмножествах данных для валидации модели
  3. Соединение разных моделей
  4. Уменьшение количества слоев в модели
Вопрос 80

Что означает «тонкозернистая классификация» в глубоком обучении?

  1. Классификация с очень маленькими наборами данных
  2. Различение очень похожих категорий
  3. Классификация только мелких объектов
  4. Шифрование данных классификации
Вопрос 81Ответ открыт бесплатно

Что такое глубокое обучение?

  1. Подаздел машинного обучения, использующий многослойные нейронные сети✓ Правильный ответ
  2. Метод ручного программирования алгоритмов
  3. Статистический анализ данных без использования моделей
  4. Техника визуализации данных
✓ Правильный ответ

Подаздел машинного обучения, использующий многослойные нейронные сети

Вопрос 82

Какой алгоритм является основой глубокого обучения?

  1. Линейная регрессия
  2. Дерево решений
  3. Искусственная нейронная сеть
  4. Метод k-ближайших соседей
Вопрос 83

В чем основное отличие глубокого обучения от традиционного машинного обучения?

  1. Глубокое обучение требует меньше данных
  2. Глубокое обучение автоматически извлекает признаки из данных
  3. Глубокое обучение не использует нейронные сети
  4. Глубокое обучение работает только с табличными данными
Вопрос 84Ответ открыт бесплатно

Какая архитектура нейронных сетей наиболее известна в глубоком обучении?

  1. Сверточная нейронная сеть (CNN)✓ Правильный ответ
  2. Решающее дерево
  3. Метод опорных векторов (SVM)
  4. Логистическая регрессия
✓ Правильный ответ

Сверточная нейронная сеть (CNN)

Вопрос 85

Что такое функция активации в нейронных сетях?

  1. Метод нормализации данных
  2. Функция, определяющая выход нейрона на основе его входа
  3. Алгоритм оптимизации
  4. Метод визуализации данных
Вопрос 86

Для чего используется функция Softmax?

  1. Для задач регрессии
  2. Для бинарной классификации
  3. Для многоклассовой классификации
  4. Для кластеризации
Вопрос 87

Что такое переобучение (overfitting)?

  1. Модель слишком хорошо обучается на тренировочных данных и плохо обобщает
  2. Модель не обучается вообще
  3. Модель слишком простая
  4. Модель идеально работает на всех данных
Вопрос 88Ответ открыт бесплатно

Как можно бороться с переобучением?

  1. Увеличить количество слоев
  2. Использовать регуляризацию (L1, L2)✓ Правильный ответ
  3. Удалить все данные
  4. Увеличить learning rate
✓ Правильный ответ

Использовать регуляризацию (L1, L2)

Вопрос 89

Что такое обратное распространение ошибки (backpropagation)?

  1. Метод визуализации данных
  2. Алгоритм оптимизации весов нейронной сети
  3. Метод кластеризации
  4. Техника сбора данных
Вопрос 90

Какая функция активации чаще всего используется в скрытых слоях?

  1. Сигмоида
  2. ReLU
  3. Tanh
  4. Softmax
Вопрос 91Ответ открыт бесплатно

Какой алгоритм оптимизации чаще всего используется в глубоком обучении?

  1. Градиентный спуск (Gradient Descent)✓ Правильный ответ
  2. Метод k-средних
  3. Метод главных компонент (PCA)
  4. Линейная регрессия
✓ Правильный ответ

Градиентный спуск (Gradient Descent)

Вопрос 92

Что такое learning rate?

  1. Скорость обучения модели
  2. Количество данных
  3. Размер батча
  4. Количество эпох
Вопрос 93

Что такое эпоха (epoch) в обучении нейронной сети?

  1. Один проход всего набора данных через модель
  2. Одна итерация градиентного спуска
  3. Один слой нейронной сети
  4. Один батч данных
Вопрос 94Ответ открыт бесплатно

Что такое батч (batch) в глубоком обучении?

  1. Подмножество данных, используемое за одну итерацию обучения✓ Правильный ответ
  2. Полный набор данных
  3. Один нейрон
  4. Один слой сети
✓ Правильный ответ

Подмножество данных, используемое за одну итерацию обучения

Вопрос 95

Какой тип данных лучше всего обрабатывается рекуррентными нейронными сетями (RNN)?

  1. Изображения
  2. Тексты и временные ряды
  3. Табличные данные
  4. Звуковые сигналы
Вопрос 96

Что такое dropout в нейронных сетях?

  1. Метод удаления данных
  2. Техника регуляризации, отключающая случайные нейроны во время обучения
  3. Алгоритм кластеризации
  4. Метод оптимизации
Вопрос 97

Какая библиотека чаще всего используется для глубокого обучения?

  1. Scikit-learn
  2. TensorFlow/Keras
  3. Pandas
  4. Matplotlib
Вопрос 98Ответ открыт бесплатно

Что такое автоэнкодер (autoencoder)?

  1. Нейронная сеть для сжатия и восстановления данных✓ Правильный ответ
  2. Метод классификации
  3. Алгоритм кластеризации
  4. Метод визуализации
✓ Правильный ответ

Нейронная сеть для сжатия и восстановления данных

Вопрос 99

Что такое "vanishing gradient" проблема?

  1. Градиенты становятся слишком большими
  2. Градиенты исчезают при обучении глубоких сетей
  3. Модель переобучается
  4. Данные теряются
Вопрос 100

Какая архитектура используется для обработки изображений?

  1. Рекуррентная нейронная сеть (RNN)
  2. Сверточная нейронная сеть (CNN)
  3. Полносвязная сеть (FCNN)
  4. Дерево решений
Вопрос 101Ответ открыт бесплатно

Что такое Fully-Connected Neural Network (FCNN)?

  1. Сеть, где каждый нейрон связан со всеми нейронами следующего слоя✓ Правильный ответ
  2. Сеть без связей между слоями
  3. Сеть только с одним слоем
  4. Сеть, работающая только с изображениями
✓ Правильный ответ

Сеть, где каждый нейрон связан со всеми нейронами следующего слоя

Вопрос 102

Как называется простейшая архитектура многослойной нейронной сети?

  1. Дерево решений
  2. Многослойный перцептрон (MLP)
  3. Метод k-ближайших соседей
  4. Линейная регрессия
Вопрос 103

Сколько скрытых слоев в "неглубокой" нейронной сети?

  1. 0
  2. 1-2
  3. 10-20
  4. Более 100
Вопрос 104

Какой тип задач решает MLP?

  1. Только регрессия
  2. Только классификация
  3. И регрессия, и классификация
  4. Только кластеризация
Вопрос 105Ответ открыт бесплатно

Какой алгоритм обучения используется в MLP?

  1. Обратное распространение ошибки✓ Правильный ответ
  2. Метод k-средних
  3. Метод главных компонент (PCA)
  4. Линейная регрессия
✓ Правильный ответ

Обратное распространение ошибки

Вопрос 106

Что такое веса в нейронной сети?

  1. Параметры, которые настраиваются в процессе обучения
  2. Входные данные
  3. Выходные данные
  4. Метод визуализации
Вопрос 107

Что такое bias (смещение) в нейронной сети?

  1. Дополнительный параметр, позволяющий смещать выход нейрона
  2. Ошибка модели
  3. Метод регуляризации
  4. Алгоритм оптимизации
Вопрос 108Ответ открыт бесплатно

Какой метод инициализации весов чаще всего используется?

  1. Инициализация нулями
  2. Случайная инициализация (например, Xavier/Glorot)✓ Правильный ответ
  3. Инициализация единицами
  4. Без инициализации
✓ Правильный ответ

Случайная инициализация (например, Xavier/Glorot)

Вопрос 109

Какая loss-функция используется для бинарной классификации?

  1. MSE (Mean Squared Error)
  2. Cross-Entropy
  3. MAE (Mean Absolute Error)
  4. RMSE
Вопрос 110

Какая loss-функция используется для регрессии?

  1. Cross-Entropy
  2. MSE (Mean Squared Error)
  3. Accuracy
  4. F1-score
Вопрос 111Ответ открыт бесплатно

Что такое batch normalization?

  1. Метод нормализации входных данных
  2. Техника ускорения обучения путем нормализации активаций в слоях✓ Правильный ответ
  3. Удаление данных
  4. Метод визуализации
✓ Правильный ответ

Техника ускорения обучения путем нормализации активаций в слоях

Вопрос 112

Какой метод регуляризации используется в нейронных сетях?

  1. L1 и L2 регуляризация
  2. Удаление слоев
  3. Увеличение learning rate
  4. Уменьшение количества данных
Вопрос 113

Что такое early stopping?

  1. Прекращение обучения при ухудшении качества на валидационной выборке
  2. Увеличение количества эпох
  3. Удаление данных
  4. Изменение архитектуры сети
Вопрос 114

Какой оптимизатор часто используется в MLP?

  1. SGD (Stochastic Gradient Descent)
  2. Adam
  3. RMSprop
  4. Все вышеперечисленные
Вопрос 115Ответ открыт бесплатно

Что такое гиперпараметры нейронной сети?

  1. Параметры, которые настраиваются перед обучением (learning rate, количество слоев)✓ Правильный ответ
  2. Веса модели
  3. Входные данные
  4. Выходные данные
✓ Правильный ответ

Параметры, которые настраиваются перед обучением (learning rate, количество слоев)

Вопрос 116

Как можно подбирать гиперпараметры?

  1. Grid Search
  2. Random Search
  3. Ручной подбор
  4. Все вышеперечисленные
Вопрос 117

Что такое "проблема исчезающих градиентов" в MLP?

  1. Градиенты становятся слишком большими
  2. Градиенты становятся очень маленькими, и обучение замедляется
  3. Модель переобучается
  4. Данные теряются
Вопрос 118Ответ открыт бесплатно

Как можно решить проблему исчезающих градиентов?

  1. Использовать ReLU активацию
  2. Использовать batch normalization
  3. Уменьшить learning rate
  4. Все вышеперечисленные✓ Правильный ответ
✓ Правильный ответ

Все вышеперечисленные

Вопрос 119

Какая функция активации НЕ используется в выходном слое для регрессии?

  1. Линейная
  2. ReLU
  3. Sigmoid
  4. Tanh
Вопрос 120

Почему MLP плохо работает с изображениями?

  1. Не учитывает пространственную структуру данных
  2. Слишком медленный
  3. Требует мало данных
  4. Не поддерживает GPU
Вопрос 121

Какая библиотека разработана Google для глубокого обучения?

  1. PyTorch
  2. TensorFlow
  3. Keras
  4. Scikit-learn
Вопрос 122Ответ открыт бесплатно

Какая библиотека является высокоуровневой оберткой над TensorFlow?

  1. PyTorch
  2. Keras✓ Правильный ответ
  3. Theano
  4. Caffe
✓ Правильный ответ

Keras

Вопрос 123

Какая библиотека больше подходит для исследований и быстрого прототипирования?

  1. TensorFlow
  2. PyTorch
  3. Caffe
  4. MXNet
Вопрос 124

Какой фреймворк использует динамические графы вычислений?

  1. TensorFlow (до версии 2.0)
  2. PyTorch
  3. Keras
  4. Theano
Вопрос 125Ответ открыт бесплатно

Какая библиотека устарела и больше не поддерживается?

  1. Theano✓ Правильный ответ
  2. TensorFlow
  3. PyTorch
  4. Keras
✓ Правильный ответ

Theano

Вопрос 126

Какой язык программирования используется в TensorFlow/PyTorch?

  1. Python
  2. Java
  3. C++
  4. R
Вопрос 127

Что такое CUDA в контексте глубокого обучения?

  1. Язык программирования
  2. Технология NVIDIA для ускорения вычислений на GPU
  3. Библиотека для обработки изображений
  4. Метод оптимизации
Вопрос 128Ответ открыт бесплатно

Какая библиотека используется для обработки естественного языка (NLP)?

  1. OpenCV
  2. NLTK✓ Правильный ответ
  3. Hugging Face Transformers✓ Правильный ответ
  4. Scikit-learn
✓ Правильный ответ

NLTK ; Hugging Face Transformers

Вопрос 129

Какой инструмент позволяет визуализировать архитектуру нейронной сети?

  1. TensorBoard
  2. Matplotlib
  3. Seaborn
  4. Pandas
Вопрос 130

Какой формат данных используется для хранения обученных моделей в TensorFlow?

  1. h5
  2. pkl
  3. csv
  4. json
Вопрос 131

Как загрузить предобученную модель в PyTorch?

  1. torch.load()
  2. tf.keras.models.load_model()
  3. pickle.load()
  4. pandas.read_csv()
Вопрос 132Ответ открыт бесплатно

Какая библиотека используется для компьютерного зрения?

  1. OpenCV✓ Правильный ответ
  2. NLTK
  3. SpaCy
  4. Gensim
✓ Правильный ответ

OpenCV

Вопрос 133

Какой фреймворк разработан Facebook?

  1. TensorFlow
  2. PyTorch
  3. Keras
  4. Caffe
Вопрос 134

Какой инструмент позволяет развернуть модель в production?

  1. TensorFlow Serving
  2. Flask
  3. FastAPI
  4. Все вышеперечисленные
Вопрос 135Ответ открыт бесплатно

Какой API Keras используется для создания моделей?

  1. Sequential API
  2. Functional API
  3. Model Subclassing
  4. Все вышеперечисленные✓ Правильный ответ
✓ Правильный ответ

Все вышеперечисленные

Вопрос 136

Какой метод используется для обработки текста в нейронных сетях?

  1. Word Embeddings (Word2Vec, GloVe)
  2. TF-IDF
  3. One-Hot Encoding
  4. Все вышеперечисленные
Вопрос 137

Какая библиотека позволяет работать с графами знаний?

  1. NetworkX
  2. PyTorch Geometric
  3. DGL
  4. Все вышеперечисленные
Вопрос 138

Какой формат используется для описания архитектуры нейронной сети в Keras?

  1. JSON
  2. YAML
  3. h5
  4. pth
Вопрос 139Ответ открыт бесплатно

Какой инструмент позволяет ускорить обучение модели на нескольких GPU?

  1. Horovod
  2. TensorFlow Distributed
  3. PyTorch Lightning
  4. Все вышеперечисленные✓ Правильный ответ
✓ Правильный ответ

Все вышеперечисленные

О материалах и доступе

Что входит в набор «Глубокое обучение.фит_БАК»?

139 вопросов с вариантами из опубликованных тестов (3). Сверьте формулировки и варианты с вашим заданием перед покупкой: разные программы могут содержать разные вопросы.

Какие ответы можно посмотреть бесплатно?

Нажмите «Показать ответы бесплатно»: после завершения индикатора откроется бесплатная часть ответов. Бесплатные ответы отмечены зелёным. При нескольких правильных вариантах отмечены все варианты из ключа ответа. Остальные ответы доступны после покупки.

Как получить полный доступ?

Стоимость — 2 499 ₽. Войдите в личный кабинет и оплатите выбранный предмет. Доступ действует 7 дней; подписки и автоматических списаний нет.

Что делать, если обнаружена ошибка?

Напишите нам и пришлите номер заказа, формулировку вопроса и подтверждение ошибки. Гарантия: 1 ошибка — вернём деньги.

Связаться с АртемХелп · Условия покупки · Политика конфиденциальности