Ответы на тест. Эдукон2. Технологии интеллектуального анализа данных. Набрано 100%. 2144
В ФАЙЛЕ ПРИВЕДЕНЫ ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ С КОНКРЕТНЫХ ПОПЫТОК!!!
ВСЕ ВОПРОСЫ ПРИВЕДЕНЫ ЗДЕСЬ!!!!
ФАЙЛ С ОТВЕТАМИ БУДЕТ ДОСТУПЕН СРАЗУ ПОСЛЕ ПОКУПКИ!!!
Верные ответы в файле будут выделены зеленым!!
Неверные ответы в файле будут выделены желтым!!
В ФАЙЛЕ ПРИВЕДЕНЫ ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ С КОНКРЕТНЫХ ПОПЫТОК!!!
ВСЕ ВОПРОСЫ ПРИВЕДЕНЫ ЗДЕСЬ!!!!
ФАЙЛ С ОТВЕТАМИ БУДЕТ ДОСТУПЕН СРАЗУ ПОСЛЕ ПОКУПКИ!!!
Верные ответы в файле будут выделены зеленым!!
Неверные ответы в файле будут выделены желтым!!
Метод AdaGrad это модификация SGD на основе инерции
Выберите один ответ:
Верно
Неверно
Различными подходами к обучению word2vec являются
Выберите один или несколько ответов:
fasttext
SKIP-GRAM
OHE
CBOW
word2vec
Bag of words
К задачам обработки естественного языка относятся
Выберите один или несколько ответов:
детектирование объектов
машинный перевод
синтез речи
распознавание изображений
информационный поиск
распознавание речи
предсказание цены товара
выделение именованных сущностей
Рекуррентный слой в один момент времени принимает на вход
Выберите один или несколько ответов:
входной вектор текущего слова
входной вектор всего текста
скрытое состояние предыдущего слоя
матрицу изображения
К этапам предварительной обработки текста относится
Выберите один или несколько ответов:
очистка текста от знаков пунктуации
разбиение текста на отдельные слова
лемматизация слов
аннотирование текста
классификация текста
приведение текста к единому регистру
Z-нормализация
Алгоритмы, которые проводят «мягкую» кластеризацию слов, относя их одновременно к нескольким темам, но с разными вероятностями
Выберите один или несколько ответов:
TF-IDF
GloVe
word2vec
LDA
OHE
fasttext
PLSA
Методы градиентного спуска используют для
Выберите один или несколько ответов:
Подбора весов модели искусственного нейрона верно
Вычисления выхода искусственного нейрона
Расчета функции ошибки
Сбора обучающей выборки
В методе стохастического градиентного спуска градиент функции ошибки рассчитывается на
Выберите один или несколько ответов:
На подмножестве mini-batch обучающей выборки
Одном элементе обучающей выборки
На всей обучающей выборке
Чтобы запретить обучаться весам загруженной предварительно обученной нейронной сети нужно:
Выберите один ответ:
установить «include_top=False»
установить «weights=imagenet»
установить «model.trainable = False»
установить «model.trainable = True»
Слой, который позволяет перейти от сверточной части нейронной сети к полносвязной — это слой
Выберите один ответ:
Conv1D
Conv2D
Dropout
Dense
Flatten
BatchNormalization
Для работы с предварительно обученными нейронными сетями используют следующие вспомогательные инструменты
Выберите один или несколько ответов:
preprocessinput
decodepredictions
preprocessuotput
image
weights
image
tocategorical
Архитектура нейронной сети, которая использует непоследовательные преобразования, периодически объединяя (суммированием) выход текущего слоя с выходом слоя, который был обработан на несколько шагов ранее:
Выберите один ответ:
VGG16
ResNet
Inception
Exception
Если вы наблюдаете процесс переобучения, то можете применить следующий слой
Выберите один ответ:
Conv2D
MaxPooling2D
Dropout
Dense
AveragePooling2D
Процесс прямого распространения сигнала в сети это
Выберите один или несколько ответов:
Передача сигнала от нейрона предыдущего слоя к нейрону следующего слоя
Распространение ошибки ответа сети от выходного слоя к входному
Распространение сигнала от входного вектора от входного слоя к выходному
Обучение нейрона это
Выберите один или несколько ответов:
Сбор обучающей выборки
Подбор весов нейрона
Вычисление ответа нейрона
В ФАЙЛЕ ПРИВЕДЕНЫ ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ С КОНКРЕТНЫХ ПОПЫТОК!!!
ВСЕ ВОПРОСЫ ПРИВЕДЕНЫ ЗДЕСЬ!!!!
ФАЙЛ С ОТВЕТАМИ БУДЕТ ДОСТУПЕН СРАЗУ ПОСЛЕ ПОКУПКИ!!!
Верные ответы в файле будут выделены зеленым!!
Неверные ответы в файле будут выделены желтым!!
В ФАЙЛЕ ПРИВЕДЕНЫ ВОПРОСЫ И ОТВЕТЫ С КОНКРЕТНЫХ ПОПЫТОК!!!
ВСЕ ВОПРОСЫ ПРИВЕДЕНЫ ЗДЕСЬ!!!!
ФАЙЛ С ОТВЕТАМИ БУДЕТ ДОСТУПЕН СРАЗУ ПОСЛЕ ПОКУПКИ!!!
Верные ответы в файле будут выделены зеленым!!
Неверные ответы в файле будут выделены желтым!!
