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
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
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
Что из перечисленного является целью машинного обучения?Обучение машины решению задачи или класса задач по примерам решения.
Для чего используется kernel trick в SVM?Для осуществления нелинейной классификации
Какую разделяющую гиперплоскость называют оптимальной?Которая максимально удалена от обоих классов.
Задача оценки плотности относится кОбучению без учителя
При каком сценарии метрика accuracy (доля правильных ответов) бесполезна?Когда классы несбалансированные
Задача ранжирования относится кОбучению с учителем
Имеет ли какие особенности в структуре сети шумоподавляющий автокодер?Нет
Для чего используется кодирующая часть автокодера?Для уменьшения объема хранимых данных / Для сокращения размерности
Какой размер будет у карты признаков размера 32х32 пикселя после проведения
субдескритизации (pooling) размера 2х2:
16x16
Матрица весов нейронной сети называетсясинаптическая
Что такое «влиятельные объекты»?Объекты из обучающей выборки, от которых сильно зависят параметры настраиваемой модели
Метод SHAP относится к локальным или глобальным моделям?Локальным
Является ли метод SHAP согласованным?Да
Как расшифровывается аббревиатура LIME?Local Interpretable Model-Agnostic Explanations
В системах, основанных на знаниях, системах функции хранения знаний и функции решения задачРазделены между собой
Что внутри себя содержит база знаний?Факты и правила
Какая существует рекомендация по выбору модели для решения задачи и для оценки важности признаков?Эти модели должны принадлежать разным парадигмам
Как расшифровывается аббревиатура LIME?Local Interpretable Model-agnostic Explanations
Для чего необходима возможность интерпретации результата работы модели?
Для увеличения доверия к модели
Для интерпретации чего нужен метод «прототипы и критики»?Для интерпретации данных
Что такое «влиятельные объекты»?к локальным
Что такое «влиятельные объекты»?Объекты из обучающей выборки, от которых сильно зависят параметры настраиваемой модели
Что означает свойство согласованности при оценке важности признаков?если модель изменить так, что она более существенно начинает зависеть от какого-то признака, то его важность не убывает
Могут ли генеративные алгоритмы использоваться в качестве классификаторов?Да
При тренировке GAN лучше, чтобы каждая сеть тренироваласьПротив статичного противника
К какому типу обучения относится роботика?
Обучение с подкреплением
Каково число нейросетей, использующихся в GAN?2
Что делает дискриминатор в GAN?Оценивает подлинность данных
Какие последствия может повлечь «одоление» генератора дискриминатором в GAN?Итоговый результат генерации ухудшится
Что делает генератор в GAN?Создает образы заданного класса
Какое распределение используется для генерации вариационным автокодером?
Нормальное распределение
Для чего используются MFCC-признаки в задаче распознавания речи?
Для представления звукового сигнала
В методе анализа частичной зависимости признаки считаются зависимыми?Нет, считаются независимыми
Все ли методы оценки важности признаков обладают свойством согласованности?Не все обладают
Может ли база знаний продуцировать новые факты?Да, может
Метод LIME относится к локальным или глобальным моделям?К локальным
В чем заключается состязательный элемент генеративно-состязательной нейросетиВ попытке генерирующей сети обмануть дискриминирующую сеть
Как будет зависеть выход полносвязной нейронной сети из n слоев от ее входов, если нейроны в этой сети не имеют функции активации?Линейно
Является ли латентный слой вариационного автокодера интерпретируемым?нет
Какой тип сетей лучше всего подходит для распознавания картинок?Сверточные
Может ли нейронная сеть распознавать изображения лучше человека?Да, может
Какие методы для распознавания речи использовались до глубоких нейронных сетей?скрытые марковские модели
Можно ли осознанно влиять на результат генерации вариационного автокодера, управляя латентным слоем?Нельзя
При распознавании изображения число весов в полносвязной нейронной сети будет …больше чем в сверточной нейронной сети
Для чего проводится «стрижка» решающих деревьевДля уменьшения сложности дерева; Для увеличения обобщающей способности
Какой размер будет у карты признаков размера 32х32 пикселя после проведения субдескритизации (pooling) размера 2х216х16
Матрица весов нейронной сети называетсяСинаптическая матрица весов
Из каких частей состоит автокодерЭнкодер и декодер
В чем заключается особенность примеров в методе интерпретации «конфликтные примеры»Примеры мало отличаются, но относятся к разным классам
Что означает Model-agnostic в названии метода LIMEНе зависит от модели
Какова общая идея локальной интерпретацииЛокальная аппроксимация основной неинтерпретируемой модели интерпретируемой
Какие требования можно наложить на интерпретациюСопоставление
Краткость и конкретика
Контентность
Соответствие ожиданиям и правдивость
Что является сферой приложения машинного обученияРаспознование речи, Компьютерная лингвистика и обработка естественных языков, Медицинская диагностика, Биоинформатика
Каким образом можно использовать для линейно неразделимых множеств?Использовать kernel trick, Разрешить допускать ошибки при разделении и минимизировать их
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.45%
Можно ли разделить признаки на полезные и бесполезные? Если да, то как называется процесс выбора полезных признаков на этапе анализа предметной области?Да, feature engineering
Какой(ие) из перечисленных моделей и методов НЕ требуют обучения перед использованием?KNN
Что из перечисленного является видом классификацииБинарная, Многоклассовая, Многоклассовая классификация с пересекающимися классами
Что обозначает отсутствие «учителя» при обучении без учителя?Отсутствие метод классов у объектов в обучающей выборке
Матрица, использующаяся для оценки качества классификации называется: МатрицаОшибок
Какая формула соответствует метрики precision (TP – истинно положительные, TN – истинно отрицательные, FP – ложно положительные, FN – ложно отрицательные)?TP/(TP+FP)
Что означают ложно отрицательные значения в матрице ошибок для двухклассовой классификации (1/0)?Число предсказаний, в которых истинные метка на объекте не совпадает с предсказанной, истинная метка равна 1, предсказанная равна 0
В чем заключается основное предположение обучения с учителем?Примеры из тестовой выборки распределены примерно также, как и примеры из тренировочной
Сохраняется ли расстояние между точками в методе t-SNE после проецирования?Нет, расстояние может быть пропорционально исходному
Что означают истинно положительные значения в матрице ошибок для двухклассовой классификации (1/0)?Число предсказаний, в которых истинные метка на объекте совпадает с предсказанной и равна 1
Что оценивает метрика AUC-ROC?Площадь под кривой в координатах True Positive Rate и False Positive Rate
Как называются слои сети, находящиеся между входным и выходным слоями?Скрытые, Промежуточные
Для чего используются ядра свертки?Для выявления признаков
Простейший искусственный нейрон – этоСумматор
Чему учится сиамские нейронные сети?Кластеризовать данные в новом пространстве признаков
Чем отличается обычная нейронная сеть от глубокой нейронной сети?Числом скрытых слоев
Существует ли ограничение на число слоев нейронной сети для применения метода обратного распространения ошибки?Нет
Согласно теореме Колмагорова для любой задачи может быть построена нейронная сеть?Да, может
Какой критерий используется для определения наилучшего разбиения в алгоритме CART?Идекс Gini
Почему линейная модель является интерпретируемой?Потому что ее коэффициенты обладают семантикой
Что из перечисленного относится к классу задач обучения с учителем?классификация и восстановление регрессии
Что означает модификация «взвешенное голосование» в KNN?суммарно ближе остальных
Может ли быть использован метод опорных векторов для классификации линейно неразделимых множеств.Да
Что из перечисленного НЕ является разделом машинного обучения:Обучение учителя
К какому классу задач машинного обучения принадлежит классификация?Обучение с учителем
Какой тип нейронных сетей в большей мере подхоСверточные
Использование какого компонента компьютера для обучения нейронных сетей вызвало огромный рост интереса к нейронным сетям начале 2010 годов?Видеокарты
Дискриминатор в GAN работает только с заведомо сфальсифицированными значениями?Нет
Может ли нейронная сеть распознавать изображения лучше чеДа
Сохраняется ли расстояние между точками в методе t-SNE после проецирования?Нет, расстояние может быть пропорционально исходному
Что обозначает отсутствие «учителя» при обучении без учителя?Отсутствие меток классов у объектов в обучающей выборке
Чем отличается задача классификации от задачи восстановления регрессии?При классификации предсказывается значение из некоторого конечного множества, а восстановление регрессии предсказывает значение из некоторого непрерывного интервала
Какой размер будет у изображения размера 32х32 пикселя после обработки ядром 3х3 со сдвигом на 1 пиксель:30х30
Простейший искусственный нейрон – этоСумматор
Все ли методы оценки важности признаков обладают свойством согласованности?Не все обладают
На чем основываются методы поиска «влиятельных объектов»?На полном переборе
На поиске с использованием функции влияния
Могут ли факты в базе знаний меняться со временем?Да, могут
Что является выходом декодера вариационного автокодера?Вектор, сгенерированный с полученными параметрами нормального распределения
Какая формула соответствует метрики recall (TP – истинно положительные, TN – истинно отрицательные, FP – ложно положительные, FN – ложно отрицательные)?TP/(TP + FN)
Какие функции могут быть представлены простейшим нейроном без функции активации?Линейные
Что в базе знаний является долгосрочной информацией?Правила
Верно ли утверждение, что GAN быстро тренируются?Нет
Методы кластеризации, из перечисленных, включают:k-средних (k-means), k-медоид (k-medoids), CURE и BIRCH.
На чем основывается метод SHAP?На локальной интерпретации модели; На использовании чисел Шепли из теории игр
Обязательно ли иметь данные для обучения суррогатных моделей?Нет
К какому типу обучения относится роботика?Обучение с подкреплением
Является ли метрика AUC-ROC устойчивой к несбалансированным классам?Является
Что из перечисленного является методом кластеризации?k-средних; k-медойд; CURE; BIRCH
Может ли модель интерпретироваться не целиком, а отдельными блоками?Да, может
Что из перечисленного является генеративной моделью?Вариационный автокодер; GAN
В методе опорных векторов используется разделение пространства гиперплоскостью, какой главный критерий выбора оптимальной гиперплоскости, при условии, что разделяемые классы линейно разделимы?Максимизация ширины разделяющей полосы
Переобучение – это …Нежелательное явление, связанное со слишком высокой предсказательной способностью на обучающей выборке, но недостаточной на тестовой выборке.
Что из перечисленного НЕ является методом сокращения размерностиLOO
Для чего используется расстояние Кульбака-Лейблера в методе t-SNE?Для измерения ошибки
t-SNE относится к ____ методам сокращения размерности.Локальным
Какие метрики применимы при несбалансированных классах?F-мера,Accuracy,Precision,Recall
Какие параметры являются настраиваемыми в сверточных сетях?Размер ядра свертки,
Количество ядер для каждого из слоев
Из каких частей состоит автокодер?Энкодер и декодер
Что означает Model-agnostic в названии метода LIME?Не зависит от модели
Для чего необходима возможность интерпретации результата работы модели?Для увеличения доверия к модели
В чем заключается особенность примеров в методе интерпретации «конфликтные примеры»?Примеры мало отличаются, но относятся к разным классам
Начиная с какого времени сверточные нейронные сети используются для обработки изображений?С 1980-х
Достаточно ли декодера вариационного автокодера для генерации?Да, декодера достаточно
В чем основная проблема глобальных суррогатных моделей?В сложности моделирования простой моделью сложной модели
Матрица, использующаяся для оценки качества классификации называется: Матрица ____Матрица ошибок
Что из перечисленного НЕ является функцией активации: _____Hinge loss
Какие параметры являются настраиваемыми в сверточных сетях?точно:
Число слоев
Размер ядра свертки
Количество ядер для каждого из слоев
Что из перечисленного используется для интерпретации неинтерпретируемых моделей?PDP
LIME
SHAP
Что является входными данными для генератора в GAN?Случайный вектор признаков
Какие метрики применимы при несбалансированных классах?F-мера, Precision, Recall (правильный)
Какая эвристика используется для выбора числа соседей k в методе k ближайших соседей?Корень из n, где n - число примеров в обучающей выборке
Метод k ближайших соседей может решать задачу(и):Классификации; Кластеризации
Какие части автокодера необходимы для генерации?Автокодер не является генеративной моделью
В чем отличие разреженного автокодера от обычного?Число нейронов в скрытом слое больше, чем у обычного автокодера