Университет «Синергия» Основы машинного обучения.sa (Итоговый тест)

Основы машинного обучения (Итоговый тест) Университет «Синергия» Основы машинного обучения.sa (Итоговый тест) Московский финансово-промышленный университет «Синергия» Тест оценка ОТЛИЧНО Ответы на 10 вопросов Результат – 100 баллов С вопросами вы можете ознакомиться до покупки ВОПРОСЫ: УЧЕБНЫЕ МАТЕРИАЛЫ Основы машинного обучения Какая зависимость изображена на картинке? •прямая •линейная •полиномиальная Что такое biase? •выбор •разброс •смещение 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 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 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 Что такое парсинг данных? •вывод информации в базу данных •работа с данными при помощи SQL •один из процессов оцифровки 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 выживаемости Что является началом процесса машинного обучения? •получить данные •создание модели •переподготовка данных Что является самой НЕ объемной проблемой в машинном обучении? •тренировка моделей машинного обучения •создание алгоритмов данных •операционализация данных Что является самой объемной проблемой в машинном обучении? •агрегация данных •маркировка данных •чистка данных …………………………………… …………………………………….