ThatQuiz Tesztkönyvtár Töltsd ki most ezt a tesztet
Gépi tanulás - Quiz
Közreműködött: Asztalos
  • 1. A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egyik ága, amely olyan algoritmusok és modellek fejlesztésére összpontosít, amelyek lehetővé teszik a számítógépek számára, hogy tanuljanak és adatok alapján döntsenek. Olyan rendszereket kell létrehozni, amelyek automatikusan tanulhatnak és fejlődhetnek önmagukban anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket. A gépi tanulási algoritmusok nagy mennyiségű adatot elemezhetnek, mintákat azonosíthatnak, és minimális emberi beavatkozással előrejelzéseket vagy döntéseket hozhatnak. Ezeket az algoritmusokat különféle alkalmazásokban használják, például kép- és beszédfelismerésben, ajánlórendszerekben, autonóm járművekben, orvosi diagnosztikában és sok másban. A gépi tanulás erejének kihasználásával a szervezetek értékes betekintést nyerhetnek az adatokból, és javíthatják a döntéshozatali folyamatokat, ami hatékonyabb és innovatívabb megoldásokhoz vezet. Mi az a gépi tanulás?
A) A mesterséges intelligencia egyik ága, amely lehetővé teszi a gépek számára, hogy tanuljanak az adatokból.
B) Számítógépes chipek tervezésére használt programozási nyelv.
C) A videojátékokhoz használt szoftver típusa.
D) Fizikai gépek emberi bevitellel történő vezérlésének módszere.
  • 2. Az alábbiak közül melyik példa a felügyelet nélküli tanulásra?
A) Klaszterezés
B) Osztályozás
C) Döntési fák
D) Lineáris regresszió
  • 3. Miért felelős a neurális hálózatban használt aktiválási függvény?
A) A hálózat betanítása visszaszaporítással.
B) A nemlinearitás bevezetése a hálózatba.
C) A bemenet közvetlen konvertálása kimenetté.
D) Információk tárolása későbbi használatra.
  • 4. Milyen algoritmust használnak általában a megerősítő tanuláshoz?
A) SVM
B) Q-Learning
C) K-Means
D) Random Forest
  • 5. Milyen módszerrel csökkenthető az adatok dimenziója a gépi tanulásban?
A) Főkomponens-elemzés (PCA)
B) Döntési fák
C) Gradiens Descent
D) Naiv Bayes
  • 6. Mi a veszteségfüggvény szerepe a gépi tanulásban?
A) Edzés előtt normalizálja az adatokat.
B) Számszerűsíti a becsült és a tényleges értékek közötti különbséget.
C) Optimalizálja a modellt visszaszaporítással.
D) Kiválasztja a modell legjobb tulajdonságait.
  • 7. Mi a funkciótervezés a gépi tanulásban?
A) A modell értékelése keresztellenőrzéssel.
B) Modell betanítása adatok nélkül.
C) A modell rendszerezése a túlillesztés elkerülése érdekében.
D) A bemeneti jellemzők kiválasztásának és átalakításának folyamata a modell teljesítményének javítása érdekében.
  • 8. Mi a célja a döntési határnak a gépi tanulásban?
A) A modell tanulási sebességének szabályozására.
B) Különböző osztályok elkülönítése a beviteli térben.
C) Zaj hozzáadásához az adatokhoz.
D) A veszteség funkció minimalizálása edzés közben.
  • 9. Mi a torzítás-variancia kompromisszuma a gépi tanulásban?
A) A modell összetettsége és az általánosíthatóság egyensúlya.
B) Kompromisszum a pontosság és a precizitás között.
C) Az edzési idő és a modell teljesítménye közötti egyensúly.
D) Az alul- és túlillesztés közötti kompromisszum.
  • 10. Milyen algoritmust használnak általában osztályozási feladatokhoz a gépi tanulásban?
A) Lineáris regresszió
B) A K-csoportosulást jelent
C) Támogatja a vektorgépet (SVM)
D) Főkomponens-elemzés (PCA)
  • 11. Melyik módszert használják a gépi tanulási modell teljesítményének értékelésére?
A) Csak edzésadatok használata
B) Keresztellenőrzés
C) Számítási komplexitás ellenőrzése
D) Találgatás
  • 12. Milyen technikát használnak a hiányzó adatok kezelésére a gépi tanulásban?
A) Zaj hozzáadása az adatokhoz
B) Az adatok megkettőzése
C) Imputáció
D) A hiányzó adatok figyelmen kívül hagyása
  • 13. Melyik értékelési mérőszámot használják általában az osztályozási modellekhez?
A) Átlagos abszolút hiba
B) Pontosság
C) Átlagos négyzetes hiba
D) R-négyzet
  • 14. Milyen módszerrel akadályozzák meg a modell túlillesztését a gépi tanulásban?
A) A legfontosabb jellemzők eltávolítása
B) Szabályozás
C) A modell betanítása több adatra
D) A modell összetettségének növelése
  • 15. Milyen módszerrel frissítik a neurális hálózat súlyait edzés közben?
A) Visszaszaporítás
B) Korai megállás
C) Kötegelt normalizálás
D) Véletlenszerű inicializálás
  • 16. Melyik módszert használják a hiperparaméterek optimalizálására a gépi tanulási modellekben?
A) Hiperparaméterek véletlenszerű kiválasztása
B) Rács keresés
C) Egyetlen hiperparaméterre összpontosítva
D) A hiperparaméterek figyelmen kívül hagyása
  • 17. Az alábbiak közül melyik a felügyelt tanulási algoritmus?
A) Főkomponens analízis
B) K-csoportosulást jelent
C) Döntési fa
D) Lineáris regresszió
  • 18. Melyik függvényt használják általában veszteségfüggvényként a lineáris regresszióban?
A) Átlagos négyzetes hiba (MSE)
B) Root Mean Squared Error (RMSE)
C) Keresztentrópia
D) Log Loss
  • 19. Milyen típusú gépi tanulási algoritmus alkalmas folyamatos érték előrejelzésére?
A) Osztályozás
B) Regresszió
C) Dimenziócsökkentés
D) Klaszterezés
  • 20. Melyik algoritmust használják általában a kiegyensúlyozatlan adatkészletek kezelésére a gépi tanulásban?
A) PCA (főkomponens-elemzés)
B) SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique)
C) K-legközelebbi szomszédok (KNN)
D) AdaBoost
  • 21. Melyik algoritmust használják általánosan anomáliák észlelésére a gépi tanulásban?
A) Elszigetelő erdő
B) Naiv Bayes
C) SVM (Support Vector Machine)
D) A K-csoportosulást jelent
  • 22. Milyen technikát alkalmaznak a neurális hálózatok túlillesztésének megelőzésére?
A) Gradiens Descent
B) Kötegelt normalizálás
C) Funkció méretezése
D) Kidobni
Létrehozva That Quiz — a matematika teszt generáló webhely más tantárgyi forrásokkal.