Технологии и системы искусственного интеллекта— ответы на тест Синергия/МОИ/ МТИ /МОСАП

Курс "Технологии и системы искусственного интеллекта" состоит из 1 итогового тестов. Оценка 100 из 100 (0 ошибок).

1.    Какая зависимость изображена на картинке?

- прямая

- линейная

-полиномиальная

2.    Что является началом процесса машинного обучения?

- получить данные

- создание модели

- переподготовка данных

3.    Что такое парсинг данных?

- вывод информации в базу данных

- работа с данными при помощи SQL

- один из процессов оцифровки

4.    Что такое каппа-архитектура?

- архитектура, в которой можно выполнять как обработку в реальном времени, так и пакетную обработку

- архитектура, которая объединяет потоковую обработку данных в режиме реального времени с результатами пакетной аналитики

- архитектура, которая работает в многопоточности

5.    Что является самой объемной проблемой в машинном обучении?

- агрегация данных

- маркировка данных

- чистка данных

6.    Что является самой НЕ объемной проблемой в машинном обучении?

- тренировка моделей машинного обучения

- создание алгоритмов данных

- операционализация данных

7.    Что такое biase?

-выбор

-разброс

- смещение

8.    Что такое EDA?

- анализ основных свойств данных, нахождение в них общих закономерностей, распределений и аномалий, построение начальных моделей, зачастую с использованием инструментов визуализации  

- анализ, который работает по принципу линейной регрессии и направлена на форматирование данных в эксель таблицу

- аналитика внутри эксель таблиц, направленная на обработку ошибочных данных

9.    Что такое распределение пуассона?

- распределение дискретного типа случайной величины, представляющей собой число событий, произошедших за фиксированное время, при условии, что данные события происходят с некоторой фиксированной средней интенсивностью и независимо друг от друга

- распределение дискретного типа случайно величины, представляющий собой число событий, которые произошли в различное время при условии, что данные происходят со сбитой

- непараметрический подход к сравнению двух кривых выживваемости

10.                     Что такое гомоскедастичность данных?

- свойства данных, используемых для создания новых модулей структуры FPG

- свойство данных, используемых для построения модели линейной регрессии, которое заключается в том, что их дисперсия вдоль прямой регрессии является постоянной.

- свойства данных, используемых для моделирования бинарной переменной отклика, принимающей значения 1 и 0.

• Тема 1. Задачи и модели
• Тема 2. Анализ и обработка данных
• Тема 3. Обучение моделей
• Тема 4. Регрессия
• Тема 5. Ансамбли
• Итоговая аттестация