217
makine öğreniminin tanımı nedir?
Verilerdeki kalıpları tanımak için eğitim algoritmaları içeren bir tür yapay zeka.
Web geliştirme için kullanılan bir programlama dili.
Bilimsel bilgi işlem için kullanılan bir işletim sistemi.
Büyük ölçekli veri işleme için bir veritabanı yönetim sistemi.
Makine öğreniminin amacı nedir?
Makinelerin insanlar gibi düşünmesini ve öğrenmesini sağlamak.
Tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek için.
Makineleri daha hızlı ve daha verimli hale getirmek için.
Yeni programlama dilleri oluşturmak için.
Üç tür makine öğrenimi nedir?
Denetimli, denetimsiz ve takviye.
Sözdizimi, anlambilim ve pragmatik.
Statik, dinamik ve evrimsel.
Yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış.
denetimli öğrenme nedir?
Algoritmanın etiketli veriler üzerinde eğitildiği bir tür makine öğrenimi.
3Algoritmanın etiketlenmemiş veriler üzerinde eğitildiği bir tür makine öğrenimi.
4Algoritmanın deneme yanılma yoluyla öğrendiği bir tür makine öğrenimi.
5Algoritmanın hem etiketlenmiş hem de etiketlenmemiş veriler üzerinde eğitildiği bir tür makine öğrenimi.
Denetimsiz öğrenme nedir?
Algoritmanın etiketli veriler üzerinde eğitildiği bir tür makine öğrenimi.
Algoritmanın etiketlenmemiş veriler üzerinde eğitildiği bir tür makine öğrenimi.
Algoritmanın deneme yanılma yoluyla öğrendiği bir tür makine öğrenimi.
Algoritmanın hem etiketlenmiş hem de etiketlenmemiş veriler üzerinde eğitildiği bir tür makine öğrenimi.
Takviyeli öğrenme nedir?
Algoritmanın etiketli veriler üzerinde eğitildiği bir tür makine öğrenimi.
Algoritmanın etiketlenmemiş veriler üzerinde eğitildiği bir tür makine öğrenimi.
Algoritmanın hem etiketlenmiş hem de etiketlenmemiş veriler üzerinde eğitildiği bir tür makine öğrenimi.
Algoritmanın deneme yanılma yoluyla öğrendiği bir tür makine öğrenimi.
Denetimli ve denetimsiz öğrenme arasındaki fark nedir?
Denetimli öğrenme etiketli veri gerektirirken denetimsiz öğrenme gerektirmez.
Denetimli öğrenme etiketlenmemiş veri gerektirirken denetimsiz öğrenme gerektirmez.
Denetimli öğrenme, deneme yanılma yöntemini kullanırken, denetimsiz öğrenme kullanmaz.
Denetimli ve denetimsiz öğrenme arasında hiçbir fark yoktur.
Makine öğreniminde aşırı uyum nedir?
Bir model çok karmaşıksa ve eğitim verilerine çok yakınsa, bu da yeni veriler üzerinde düşük performansa neden olur.
Bir model çok basit olduğunda ve eğitim verilerine yeterince uymadığında, yeni veriler üzerinde düşük performansa neden olur.
Bir model yeni verilere iyi bir şekilde genellenebildiğinde.
Bir model yeni verilerden öğrenemediğinde.
Çok etkileyici!
Makine Öğrenimi sınavını geçtiğiniz için tebrikler! Sıkı çalışmanız ve bağlılığınız meyvesini verdi ve başarınızla gurur duymalısınız. Harika çalışmaya devam edin ve bu heyecan verici alanda öğrenmeye ve büyümeye devam edin. Tebrikler!
Hala iyileştirme için yer var!
Bu testte umduğunuz kadar başarılı olamadıysanız sorun değil. Herkesin gelişmeye açık olduğunu ve bunun yeni bir şeyler öğrenmek için harika bir fırsat olduğunu unutmamak önemlidir. Malzemeyi incelemek için biraz zaman ayırın ve tekrar deneyin. Pratik ve özveriyle, bir dahaki sefere daha iyisini yapabileceksiniz. pes etme!
