170
Care este definiția învățării automate?
Un tip de inteligență artificială care implică algoritmi de instruire pentru a recunoaște tiparele din date.
Un limbaj de programare folosit pentru dezvoltarea web.
Un sistem de operare folosit pentru calcul științific.
Un sistem de gestionare a bazelor de date pentru prelucrarea datelor la scară largă.
Care este scopul învățării automate?
Pentru a permite mașinilor să gândească și să învețe ca oamenii.
Pentru a automatiza sarcinile repetitive.
Pentru a face mașinile mai rapide și mai eficiente.
Pentru a crea noi limbaje de programare.
Care sunt cele trei tipuri de învățare automată?
Supravegheat, nesupravegheat și întărit.
Sintaxă, semantică și pragmatică.
Static, dinamic și evolutiv.
Structurat, nestructurat și semi-structurat.
Ce este învățarea supravegheată?
Un tip de învățare automată în care algoritmul este instruit pe date etichetate.
3un tip de învățare automată în care algoritmul este instruit pe date neetichetate.
4un tip de învățare automată în care algoritmul învață prin încercare și eroare.
5UN tip de învățare automată în care algoritmul este instruit atât pe date etichetate, cât și pe date neetichetate.
Ce este învățarea nesupravegheată?
Un tip de învățare automată în care algoritmul este instruit pe date etichetate.
Un tip de învățare automată în care algoritmul este instruit pe date neetichetate.
Un tip de învățare mașină în cazul în care algoritmul învață prin încercare și eroare.
Un tip de învățare automată în care algoritmul este instruit atât pe date etichetate, cât și pe date neetichetate.
Ce este învățarea prin întărire?
Un tip de învățare automată în care algoritmul este instruit pe date etichetate.
Un tip de învățare automată în care algoritmul este instruit pe date neetichetate.
Un tip de învățare automată în care algoritmul este instruit atât pe date etichetate, cât și pe date neetichetate.
Un tip de învățare mașină în cazul în care algoritmul învață prin încercare și eroare.
Care este diferența dintre învățarea supravegheată și cea nesupravegheată?
Învățarea supravegheată necesită date etichetate, în timp ce învățarea nesupravegheată nu.
Învățarea supravegheată necesită date neetichetate, în timp ce învățarea nesupravegheată nu.
Învățarea supravegheată folosește încercări și erori, în timp ce învățarea nesupravegheată nu.
Nu există nicio diferență între învățarea supravegheată și cea nesupravegheată.
Ce este supraajustarea în învățarea automată?
Atunci când un model este prea complex și se potrivește prea strâns cu datele de instruire, ceea ce duce la performanțe slabe pe date noi.
Atunci când un model este prea simplu și nu se potrivește suficient de bine cu datele de antrenament, ceea ce duce la performanțe slabe pe date noi.
Când un model este capabil să generalizeze bine la date noi.
Când un model nu este capabil să învețe din date noi.
Foarte impresionant!
Felicitări pentru trecerea testului de învățare automată! Munca grea și dăruirea ta au dat roade și ar trebui să fii mândru de realizările tale. Tine - te de mare de lucru și să continue să învețe și să crească în acest domeniu interesant. Bravo!
Mai este loc de îmbunătățiri!
Este în regulă dacă nu te-ai descurcat atât de bine pe cât ai sperat la acest test. Este important să ne amintim că toată lumea are loc pentru îmbunătățiri și este o oportunitate excelentă de a învăța ceva nou. Luați ceva timp pentru a studia materialul și încercați din nou. Cu practică și dăruire, veți putea face mai bine data viitoare. Nu renunța!
