Для студентов МТИ по предмету Основы искусственного интеллектаОсновы искусственного интеллекта (Итоговый тест, компетентностный)Основы искусственного интеллекта (Итоговый тест, компетентностный)
2025-03-142025-03-14СтудИзба
🔍 Файл с ответами на тест по курсу «Основы искусственного интеллекта» в МТИ– гарантия результата! 📈
Описание
МТИ Основы искусственного интеллекта (Итоговый тест, компетентностный)
▶️ Готовые практики / Готовые базы ответов / Отдельные ответы ◀️
➡️ Любой тест / Любая практика ⬅️
🗝️ Сессия под ключ 🗝️
(жми на нужную ссылку! 😉 )
МТИ МосТех МосАП МФПУ Синергия Тест оценка ОТЛИЧНО
Ответы на 20 вопросов, Результат – 100 БАЛЛОВ !
ВОПРОСЫ:
Заключение
Итоговая аттестация
Итоговый тест
Компетентностный тест
▶️ Готовые практики / Готовые базы ответов / Отдельные ответы ◀️
➡️ Любой тест / Любая практика ⬅️
🗝️ Сессия под ключ 🗝️
(жми на нужную ссылку! 😉 )
МТИ МосТех МосАП МФПУ Синергия Тест оценка ОТЛИЧНО
Ответы на 20 вопросов, Результат – 100 БАЛЛОВ !
ВОПРОСЫ:
- Задача классификации – это задача
- Задача автоматической идентификации марки машины по ее изображению – это задача
- Задача автоматического выделения похожих новостных статей без размеченной выборки – это задача
- Обучение с учителем характеризуется
- Задача понижения размерности признакового пространства – это задача
- Задачу машинного обучения можно представить в виде последовательности выполнения действий по выбору оптимальной решающей функции f из многопараметрического семейства F. Задача обучения сводится к задаче оптимизации на этапе:
- Если мы предсказываем среднюю стоимость машины в зависимости от ее класса, то класс представляет собой
- Задачу машинного обучения можно представить в виде последовательности выполнения действий по выбору оптимальной решающей функции f из многопараметрического семейства F. Выбор модели машинного обучения происходит на этапе:
- Если мы предсказываем средние затраты на обслуживание машины, то максимальная скорость разгона машины – это
- Эмпирический риск вводится исходя из предположения, что
- Процедура LearnID3 состоит в:
- Решающие деревья обладают следующими свойствами:
- Метод опорных векторов (Support Vectors Machine, SVM):
- Выберете верное утверждение:
- Градиентный бустинг - это:
- Случайный лес – это:
- Метод K-Means - Это :
- Недостатки k-means:
- Выберете верное утверждение:
- В каком случае метрика accuracy будет репрезентативной
Заключение
Итоговая аттестация
Итоговый тест
Компетентностный тест
Характеристики ответов (шпаргалок) к заданиям
Учебное заведение
МТИНомер задания
Программы
Теги
Просмотров
2
Качество
Идеальное компьютерное
Размер
17,35 Kb
Список файлов
Основы_искусственного_интеллекта.docx
![Картинка-подпись](https://s.studizba.com/z.php?f=/uploads/fotos/podpt_100332_74122.png&w=1632&h=400&t=1")
Гарантия сдачи без лишних хлопот! ✅🎓 Ответы на тесты по любым дисциплинам, базы вопросов, работы и услуги для Синергии, МЭИ и других вузов – всё уже готово! 🚀 🎯📚 Гарантия качества – или возврат денег! 💰✅
meimei1337
14 марта в 16:46
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
