Ответы к экзамену: Теории и системы искусственного интеллекта

Что является основной целью метода обучения с подкреплением?

Что является основной характеристикой нейронных сетей в контексте искусственного интеллекта?

Что такое алгоритм "классификация"?

Что такое "переносное обучение" в контексте искусственного интеллекта?

Что представляет собой нейронная сеть с несколькими слоями?

Что означает термин «переобучение» (overfitting) в контексте машинного обучения?

Что из следующего является характеристикой алгоритма "наивный Байес"?

Что из следующего является примером задачи оптимизации в контексте искусственного интеллекта?

Что из следующего является примером алгоритма машинного обучения без учителя?

Что из следующего является ключевой особенностью алгоритмов глубокого обучения?

Что из следующего описывает концепцию «обучение с подкреплением»?

Какую роль в нейронной сети играют "активационные функции"?

Какую задачу решает метод "обучения с учителем"?

Какую задачу решает алгоритм "обучение без учителя"?

Какой тип обучения используется в задачах, где модель обучается на основе примеров с метками (ответами)?

Какой тип нейронных сетей лучше всего подходит для обработки изображений?

Какой тип нейронных сетей используется для работы с последовательными данными, например, в задаче перевода текста?

Какой тип нейронной сети используется для обработки последовательных данных, таких как текст или временные ряды?

Какой подход в искусственном интеллекте используется для создания стратегий и принятия решений на основе прошлого опыта?

Какой метод оптимизации используется в нейронных сетях для корректировки весов модели?

Какой из следующих методов является примером обучения с учителем в машинном обучении?

Какой из следующих методов используется для уменьшения числа параметров модели в нейронных сетях?

Какой из следующих методов используется для кластеризации данных?

Какой из подходов используется в обработке естественного языка для определения смысла и контекста слов в тексте?

Какой из методов используется для решения задачи классификации, при которой данные разделяются на два класса?

Какой из алгоритмов машинного обучения применяет жадный метод для построения дерева решений?

Какой из алгоритмов машинного обучения использует принцип "голосования" для предсказания результатов на основе нескольких моделей?

Какой из алгоритмов используется для уменьшения размерности данных?

Какой алгоритм является методом оптимизации для поиска локального минимума функции потерь в нейронных сетях?

Какой алгоритм применяется для поиска локального максимума функции в контексте обучения нейронных сетей?

Какой алгоритм машинного обучения используется для классификации, когда данные распределены по нескольким категориям с различной плотностью?

Какой алгоритм используется для решения задачи регрессии, где нужно предсказать значение на основе входных данных?

Какая модель искусственного интеллекта используется для классификации объектов с помощью обучающих примеров и создания гиперплоскости?

Какая из технологий используется в нейронных сетях для предотвращения переобучения модели?

Какая из следующих моделей применяется для генерации новых данных, похожих на обучающие примеры?

Какая из следующих задач является примером решения проблемы оптимизации в искусственном интеллекте?

Какая из следующих задач является примером задачи поиска в искусственном интеллекте?

Какая из следующих задач является примером задачи классификации в области машинного обучения?

Какая из следующих задач относится к области машинного обучения?

Какая из следующих архитектур нейронных сетей применяется для моделирования временных рядов и прогнозирования?

Какая из следующих архитектур используется в глубоких нейронных сетях для извлечения признаков из изображений?

Какая из моделей используется для генерации текста, как, например, в чат-ботах?

Какая из задач искусственного интеллекта фокусируется на обработке и понимании человеческого языка?

Какая задача относится к области обработки естественного языка в искусственном интеллекте?

Как называется тип модели, которая генерирует новое содержимое на основе обучающих данных?

Как называется структура данных, которая используется для представления нейронных сетей?

Как называется процесс, когда нейронная сеть "забывает" избыточные или неважные признаки?

Как называется процесс, когда алгоритм обучается на данных без меток и пытается выделить закономерности?

Как называется процесс улучшения модели машинного обучения путем ее повторной тренировки с новыми данными?

Как называется подход, при котором искусственный интеллект принимает решения, имитируя действия человека в конкретной ситуации?

Как называется подход, при котором искусственный интеллект может совершенствовать свои алгоритмы и стратегии через взаимодействие с окружающей средой?

Как называется область искусственного интеллекта, занимающаяся созданием машин и программ, которые могут выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта?

Как называется метод, при котором нейронная сеть обучается с помощью сигнала награды за правильные действия?

Как называется метод, при котором искусственный интеллект может учиться на основе ошибок и корректировать свои действия, чтобы улучшить результаты?

Как называется метод, при котором алгоритм создает прогнозы на основе статистических закономерностей, выявленных в данных?

Как называется метод, при котором алгоритм ищет оптимальные решения, имитируя процесс эволюции?

Как называется метод, который использует деревья решений для классификации объектов на основе их признаков?

Как называется метод обучения, при котором модель обучается на данных без заранее заданных меток?

Как называется концепция, согласно которой искусственный интеллект должен стремиться к выполнению действий, максимально приближающихся к человеческим?

Как называется задача, в которой алгоритм предсказывает вероятностное распределение для каждой категории?