НЕ НАШЕЛ ОТВЕТ? Кликай на этот текст и мы поможем ЗАКРЫТЬ СЕССИЮ! Дарим всем нашим подписчикам 200 рублей! Пиши скорее!

Пополнить таблицу

ЧТОБЫ НАЙТИ ОТВЕТ, ВБЕЙ НАЧАЛО ВОПРОСА В СТРОКУ «ПОИСК»

ВОПРОСОТВЕТ
Является ли алгоритм CART для построения бинарного дерева решений жадным?да
Чем отличаются обучающая и тестовая выборка в задаче обучения с учителем?Наличием в обучающей выборке меток классов
Какой(ие) из перечисленных моделей и методов НЕ требуют обучения перед использованием?KNN
Какая задача решается для возможности визуализации многомерных данных?Сокращения размерности
Способы обучения и в компьютерных системах бываютИндуктивные, Дедуктивные, Комбинированные
Какие вектора называются опорными?Вектора, расстояние от которых до разделяющей гиперплоскости минимально
Задача классификации заключается в ___ объектов разных классов некоторой функцией.Разделении
Что является сферой приложения машинного обучения:Распознавание речи, Компьютерная лингвистика и обработка естественных языков, Медицинская диагностика, Биоинформатика
t-SNE относится к ___ методам сокращения размерности(не верно) Глобальным
В чем заключается основное предположение обучения с учителем?Примеры из тестовой выборки распределены примерно также, как и примеры из тренировочной
Какие метрики применимы при несбалансированных классах?Precision
Задача понижения размерности относится кОбучению без учителя
Какая формула соответствует метрики accuracy (TP – истинно положительные, TN – истинно отрицательные, FP – ложно положительные, FN – ложно отрицательные)?(TP + TN) /(TP + TN + FP + FN)
Что оценивает метрика AUC-ROC?Площадь под кривой в координатах True Positive Rate и False Positive Rate
Матрица, использующаяся для оценки качества классификации называется: МатрицаОшибок
Существует ли аналог AUC-ROC, где в качестве координат используются другие, известные вам метрики?Да, с метриками precision и recall
В чем основная идея метода t-SNE?Конвертировать близость каждой пары точек в исходном пространстве большой размерности в вероятность того, что одна точка данных связана с другой точкой как с ее соседом
Для каких из перечисленных целей может быть применена кластеризация?(не верно) Сжатие данных, Выделение нетипичных объектов, Построение иерархии множества объектов
Как называется сеть, каждый нейрон на слое которой связан с каждым нейроном следующего слоя?Полносвязная
Что из перечисленного НЕ является нейронной сетью?Цепь Маркова
Как называется функция, измеряющая ошибку одного предсказания?Функция потерь
Когда два множества являются линейно разделимыми?Когда существует гиперплоскость, разделяющая эти два множества
Каким образом можно использовать для линейно неразделимых множеств?Использовать kernel trick, Разрешить допускать ошибки при разделении и минимизировать их
Что из перечисленного является видом классификации?Бинарная, Многоклассовая, Многоклассовая классификация с пересекающимися классами
Какова будет апостериорная вероятность того, что студент готовился к экзамену, если он его сдал, вероятность сдать экзамен – 40%, вероятность сдать при условии подготовки – 60%, а всего к экзаменам готовятся 30% студентов.0.45
Какова будет апостериорная вероятность того, что студент готовился к экзамену, если он его сдал, вероятность сдать экзамен – P(B), вероятность сдать при условии подготовки – P(B|A), а всего к экзаменам готовятся P(A) студентов.P(A|B) = ( P(B|A) * P(A) ) / P(B)
В чем заключается «наивность» наивного Байесовского классификатора?В предположении, что признаки независимые
От каких метрик зависит метрика F-мера?precision и recall
Сохраняет ли метод t-SNE локальную структуру расположения точек в исходном пространстве при отображении в двумерное или трехмерное пространства?Да, сохраняет
Что означают истинно положительные значения в матрице ошибок для двухклассовой классификации (1/0)?Число предсказаний, в которых истинная метка на объекте совпадает с предсказанной и равна 1
Что означают ложно отрицательные значения в матрице ошибок для двухклассовой классификации (1/0)?Число предсказаний, в которых истинная метка на объекте не совпадает с предсказанной, истинная метка равна 1, предсказанная равна 0
Что означают истинно отрицательные значения в матрице ошибок для двухклассовой классификации (1/0)?Число предсказаний, в которых истинная метка на объекте совпадает с предсказанной и равна 0
Что означают ложно положительные значения в матрице ошибок для двухклассовой классификации (1/0)?Число предсказаний, в которых истинная метка на объекте не совпадает с предсказанной, истинная метка равна 0, предсказанная равна 1
Что хуже переобучение или недообучение?Оба являются нежелательными
К какому классу задач машинного обучения принадлежит кластеризация?Обучение без учителя
Между чем вычисляется расстояние Кульбака-Лейблера?Между двумя распределениями вероятностей
Как будет зависеть выход полносвязной нейронной сети из n слоев от ее входов, если нейроны в этой сети имеют сигмоидальную функцию активации?Нелинейно
Упорядоченная совокупность всех весовых коэффициентов всех нейронов может быть представлена, как вектор W. Как называется пространство, состоящее из множества всех таких векторов?Фазовое
Могут ли факты в базе знаний меняться со временем?Да, могут
Какие факторы следует учитывать при проектировании моделей представления знаний?Простота понимания, Однородность представления знаний
Является ли метод SHAP согласованным?Да
Для интерпретации чего нужен метод «прототипы и критики»?Для интерпретации данных
В чем основная проблема глобальных суррогатных моделей?Скорее всего: В сложности интерпретации
Что такое «конфликтные примеры»?Похожие примеры, которые модель классифицирует по-разному
В какую научилась играть программа AlphaGo, основанная на глубоких нейронных сетях?Го
Для чего используются MFCC-признаки в задаче распознавания речи?Для представления звукового сигнала
Каково число нейросетей, использующихся в GAN?2
Какие последствия может повлечь «одоление» генератора дискриминатором в GAN?Итоговый результат генерации ухудшится
При тренировке GAN лучше, чтобы каждая сеть тренироваласьПротив статичного противника
Какой тип обучения используется для обучения глубоких нейронных сетей играть в игры?Обучение с подкреплением
Какой тип сетей лучше всего подходит для распознавания картинок?Сверточные
Какое распределение используется для генерации вариационным автокодером?Нормальное распределение
Согласно теореме Колмагорова для любой задачи может быть построена нейронная сеть?Да, может
Можно ли разделить признаки на полезные и бесполезные? Если да, то как называется процесс выбора полезных признаков на этапе анализа предметной области?feature engineering
Кластер можно охарактеризовать какГруппу объектов, имеющих общие свойства
Может ли одна из сетей в GAN «одолеть» другую?Да, может
Какие типы признаков существуют?Бинарными, Вещественными, Категориальными, Множественнозначными