Ответы к зачёту: Обнаружение аномалий и прогнозирование
Описание
Если Вам нужна помощь со сдачей сессии:
⏬
Сдача сессии в Синергии, ВСЕ тесты, без практики. На отлично!
Перед покупкой сверьте список вопросов и убедитесь, что вам нужны ответы именно на эти вопросы!
С вопросами и вы можете ознакомиться ДО покупки.
Для быстрого поиска вопроса используйте Ctrl+F.
Как называется метод, использующий исторические данные для прогнозирования будущих значений временных рядов?
Как называется метрика, измеряющая точность модели машинного обучения?
Как называется процесс определения групп схожих объектов в данных?
Какой алгоритм машинного обучения работает на основе деревьев решений?
Какой алгоритм часто используется для классификации текстов?
Какой из следующих алгоритмов лучше всего подходит для обнаружения аномалий в временных рядах?
Какой из следующих методов можно использовать для прогнозирования временных рядов?
Какой из следующих методов наиболее часто используется для обнаружения аномалий?
Какой метод используется для снижения размерности данных?
Какой метод используется для уменьшения размерности данных перед обнаружением аномалий?
Какой метод машинного обучения используется для прогнозирования числовых значений? Классификация
Какой метод основан на использовании гиперплоскости для разделения нормальных и аномальных данных?
Какой метод позволяет моделировать временные зависимости и использовать их для прогнозирования временных рядов?
Какой процесс называется "предварительная обработка данных"?
Какой термин описывает машинное обучение, основанное на мозговых сетях?
Какой тип обучения использует неаннотированные данные?
Что из перечисленного является задачей классификации?
Что из перечисленного является задачей регрессии?
Что из перечисленного является примером неструктурированных данных?
Что из этого является примером обучения с подкреплением?
Что означает термин "выбросы" в данных?
Что означает термин "надзорное обучение"?
Что означает термин "обучение без учителя"?
Что означает термин "переобучение"?
Что означает термин "функция потерь"?
Что такое "K-средних" в машинном обучении?
Что такое "ансамблевые методы" в машинном обучении?
Что такое "батч" в контексте обучения нейронных сетей?
Что такое "бинарная классификация"?
Что такое "выборка" в контексте машинного обучения?
Что такое "выброс" в данных?
Что такое "гиперпараметр" в машинном обучении?
Что такое "гиперплоскость" в контексте машинного обучения?
Что такое "искусственный нейрон"?
Что такое "кросс-валидация"?
Что такое "линейная регрессия"?
Что такое "ложное срабатывание" в контексте обнаружения аномалий?
Что такое "метод опорных векторов"?
Что такое "метрика оценки" в машинном обучении?
Что такое "модель" в машинном обучении?
Что такое "нейронная сеть" в контексте машинного обучения?
Что такое "обратное распространение ошибки"?
Что такое "обучающий набор данных"?
Что такое "подгонка" в контексте машинного обучения?
Что такое "размеченные данные"?
Что такое "случайное разбиение данных"?
Что такое "стохастический градиентный спуск"?
Что такое "тестовый набор данных" в машинном обучении?
Что такое машинное обучение?
Что такое обнаружение аномалий?
⏬
Сдача сессии в Синергии, ВСЕ тесты, без практики. На отлично!
Перед покупкой сверьте список вопросов и убедитесь, что вам нужны ответы именно на эти вопросы!
С вопросами и вы можете ознакомиться ДО покупки.
Для быстрого поиска вопроса используйте Ctrl+F.
Как называется метод, использующий исторические данные для прогнозирования будущих значений временных рядов?
- Кластеризация
- Регрессия
- Декомпозиция
- Экспоненциальное сглаживание
Как называется метрика, измеряющая точность модели машинного обучения?
- Регрессия
- Кластеризация
- Активация
- Точность (Accuracy)
Как называется процесс определения групп схожих объектов в данных?
- Классификация
- Регрессия
- Кластеризация
- Ассоциация
Какой алгоритм машинного обучения работает на основе деревьев решений?
- Линейная регрессия
- Случайный лес
- K-средних
- Нейронные сети
Какой алгоритм часто используется для классификации текстов?
- Линейная регрессия
- Случайный лес
- Градиентный бустинг
- Наивный байесовский классификатор
Какой из следующих алгоритмов лучше всего подходит для обнаружения аномалий в временных рядах?
- K-средних (K-means)
- RNN (рекуррентные нейронные сети)
- Деревья решений
- Логистическая регрессия
Какой из следующих методов можно использовать для прогнозирования временных рядов?
- K-средних (K-means)
- Линейная регрессия
- Логистическая регрессия
- Метод ближайших соседей (k-NN)
Какой из следующих методов наиболее часто используется для обнаружения аномалий?
- Линейная регрессия
- Метод ближайших соседей (k-NN)
- Метод главных компонент (PCA)
- Метод опорных векторов (SVM)
Какой метод используется для снижения размерности данных?
- Конкатенация
- Нормализация
- PCA (метод главных компонент)
- Усиление
Какой метод используется для уменьшения размерности данных перед обнаружением аномалий?
- Метод ближайших соседей (k-NN)
- Деревья решений
- Метод главных компонент (PCA)
- K-средних (K-means)
Какой метод машинного обучения используется для прогнозирования числовых значений? Классификация
- Классификация
- Кластеризация
- Регрессия
- Усиление
Какой метод основан на использовании гиперплоскости для разделения нормальных и аномальных данных?
- Метод опорных векторов (SVM)
- Метод ближайших соседей (k-NN)
- Линейная регрессия
- Логистическая регрессия
Какой метод позволяет моделировать временные зависимости и использовать их для прогнозирования временных рядов?
- Линейная регрессия
- Деревья решений
- RNN (рекуррентные нейронные сети)
- K-средних (K-means)
Какой процесс называется "предварительная обработка данных"?
- Анализ данных после обучения модели
- Подготовка данных перед обучением модели
- Сбор данных для обучения
- Визуализация результатов модели
Какой термин описывает машинное обучение, основанное на мозговых сетях?
- Эволюционное обучение
- Генетическое программирование
- Глубокое обучение
- Символическое обучение
Какой тип обучения использует неаннотированные данные?
- Надзорное обучение
- Ненадзорное обучение
- Полу-надзорное обучение
- Обучение с подкреплением
Что из перечисленного является задачей классификации?
- Предсказание цены акции
- Определение спама в электронной почте
- Группировка клиентов по интересам
- Расчет оптимального маршрута
Что из перечисленного является задачей регрессии?
- Распознавание лиц
- Предсказание цены акции
- Фильтрация спама
- Распознавание речи
Что из перечисленного является примером неструктурированных данных?
- Таблица продаж
- Журналы сервера
- Изображения
- Строка адреса
Что из этого является примером обучения с подкреплением?
- Фильтрация спама
- Игра в шахматы с ИИ
- Прогнозирование погоды
- Кластеризация новостей
Что означает термин "выбросы" в данных?
- Основные тренды в данных
- Данные, не соответствующие общему распределению
- Недостающие значения в данных
- Ошибки в алгоритме
Что означает термин "надзорное обучение"?
- Обучение без учителя
- Обучение с учителем
- Полу-надзорное обучение
- Активное обучение
Что означает термин "обучение без учителя"?
- Обучение модели без данных
- Обучение модели без предварительной настройки
- Обучение модели без заранее определенных меток
- Самообучение модели без вмешательства человека
Что означает термин "переобучение"?
- Недостаточное обучение модели
- Слишком быстрое обучение
- Модель хорошо работает на новых данных
- Модель слишком подробно подстроилась под обучающие данные
Что означает термин "функция потерь"?
- Стоимость разработки модели
- Время, затраченное на обучение модели
- Мера ошибки между предсказанными и истинными значениями
- Потеря данных во время обработки
Что такое "K-средних" в машинном обучении?
- Метод регрессии
- Метод классификации
- Алгоритм кластеризации
- Техника снижения размерности
Что такое "ансамблевые методы" в машинном обучении?
- Методы, использующие одну модель
- Методы, использующие несколько моделей для лучшей производительности
- Методы, использующие искусственные нейронные сети
- Методы, предназначенные только для анализа текста
Что такое "батч" в контексте обучения нейронных сетей?
- Тип алгоритма
- Отдельный нейрон
- Подмножество обучающих данных, используемое за один шаг обучения
- Результат обучения
Что такое "бинарная классификация"?
- Классификация объектов на более чем два класса
- Разделение объектов на два класса
- Анализ временных рядов
- Группировка объектов без меток
Что такое "выборка" в контексте машинного обучения?
- Подбор подходящего алгоритма
- Выбор оптимальных параметров модели
- Набор данных, используемых для обучения или тестирования
- Процесс валидации модели
Что такое "выброс" в данных?
- Неправильно введенное значение
- Значение, сильно отличающееся от других значений в наборе данных
- Среднее значение данных
- Недостающие данные
Что такое "гиперпараметр" в машинном обучении?
- Параметр, который модель учит самостоятельно
- Внешний параметр, который нужно настроить перед обучением модели
- Ошибка в данных
- Результат обучения модели
Что такое "гиперплоскость" в контексте машинного обучения?
- Пространство для хранения данных
- Способ визуализации данных
- Граница, разделяющая классы в некоторых алгоритмах
- Тип сети для глубокого обучения
Что такое "искусственный нейрон"?
- Часть компьютерного процессора
- Основной элемент нейронной сети
- Устройство для хранения данных
- Программа для анализа данных
Что такое "кросс-валидация"?
- Однократное деление данных на обучающую и тестовую выборки
- Процесс обучения на одном наборе данных
- Использование разных частей данных для обучения и тестирования
- Анализ ошибок модели
Что такое "линейная регрессия"?
- Метод классификации
- Тип нейронной сети
- Метод для предсказания числовых значений
- Алгоритм для кластеризации данных
Что такое "ложное срабатывание" в контексте обнаружения аномалий?
- Неправильное определение нормальных данных как аномальных
- Пропуск аномальных данных
- Уменьшение точности модели
- Увеличение объема данных
Что такое "метод опорных векторов"?
- Алгоритм классификации
- Тип нейронной сети
- Метод регрессии
- Способ визуализации данных
Что такое "метрика оценки" в машинном обучении?
- Алгоритм для обучения модели
- Способ измерения производительности модели
- Набор данных для тестирования
- Тип нейронной сети
Что такое "модель" в машинном обучении?
- Данные, используемые для обучения
- Программа, используемая для обработки данных
- Алгоритм, обученный на данных
- Устройство для хранения данных
Что такое "нейронная сеть" в контексте машинного обучения?
- Система для обработки больших данных
- Алгоритм для автоматического принятия решений
- Искусственная модель, вдохновленная структурой мозга
- Устройство для хранения данных
Что такое "обратное распространение ошибки"?
- Удаление ошибочных данных
- Метод оптимизации нейронных сетей
- Проверка правильности модели
- Способ визуализации данных
Что такое "обучающий набор данных"?
- Данные для тестирования модели
- Данные, используемые во время обучения модели
- Необработанные данные
- Данные, полученные после обработки моделью
Что такое "подгонка" в контексте машинного обучения?
- Настройка параметров модели
- Подготовка данных для обучения
- Процесс обучения модели
- Улучшение производительности модели
Что такое "размеченные данные"?
- Данные без меток классов
- Данные, классифицированные вручную
- Данные, сгенерированные моделью
- Необработанные данные
Что такое "случайное разбиение данных"?
- Ошибка в алгоритме
- Метод предварительной обработки данных
- Деление данных на обучающую и тестовую выборки случайным образом
- Генерация новых данных
Что такое "стохастический градиентный спуск"?
- Метод обработки больших данных
- Алгоритм для оптимизации параметров модели
- Тип алгоритма машинного обучения
- Способ визуализации результатов
Что такое "тестовый набор данных" в машинном обучении?
- Данные для обучения модели
- Неиспользуемые данные
- Данные для проверки модели
- Данные для визуализации
Что такое машинное обучение?
- Изучение компьютерных игр
- Автоматический анализ данных
- Разработка мобильных приложений
- Создание музыки
Что такое обнаружение аномалий?
- Процесс идентификации нормальных паттернов в данных
- Процесс удаления выбросов из данных
- Процесс выявления необычных паттернов, отличающихся от нормы
- Процесс генерации новых данных
Характеристики ответов (шпаргалок) к зачёту
Тип
Коллекция: Ответы к зачёту
Учебное заведение
Просмотров
4
Качество
Идеальное компьютерное
Количество вопросов

❓ Как копировать вопросы во время теста в Синергии?
Комментарии
Нет комментариев
Стань первым, кто что-нибудь напишет!
МФПУ «Синергия»
shalenysh














