Введение в технологии Big Data Синергия Ответы на тесты 1-10, итоговый тест, компетентностный

Представлены ответы на большинство вопросов по предмету "Введение в технологии Big Data" (Темы 1-10).
Результат сдачи зависит от попавшихся вопросов.
Мой итоговый набранный балл 100 из 100 (Скриншот прилагаю).
ВНИМАНИЕ! Покупайте работу, только убедившись, что ваши вопросы совпадают с представленными ниже. Для этого рекомендую сначала запустить тест и сверить хотя бы несколько вопросов.

---

УЧЕБНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

• Введение в курс
• Тема 1. Большие данные: термины, проблемы
• Тема 2. Понятие алгоритма и вычислимости
• Тема 3. Технологии обработки больших объемов информации
• Тема 4. Структурированная информация: визуализация и выявление связей
• Тема 5. Слабоструктурированная информация на примере звука и изображения. Понятие шума и сигнала
• Тема 6. Разделение звуковых образов на примере отделения голосов людей от эмбиента
• Тема 7. Улучшение видимости изображений: представление цвета в разных координатах, эквализация гистограммы яркости
• Тема 8. Сегментация изображений
• Тема 9. Неструктурированная информация на примере корпуса текстов. Лемматизация, стоп-слова, семантические группы
• Тема 10. Аналитика реального времени и основы теории управления на примере системы стабилизации беспилотных летательных аппаратов
• Заключение
• Итоговая аттестация

---

СПИСОК ВОПРОСОВ:

ТЕСТ 1

… больших данных – это процесс изучения больших объемов данных с целью выявления скрытых закономерностей, неочевидных связей, рыночных тенденций и другой полезной информации

… вычисления – это предоставление компьютерных ресурсов и услуг (например, серверов, хранения, баз данных, сетей) через Интернет

Большие данные включают в себя … данные

• структурированные, полуструктурированные и неструктурированные
• только структурированные и полуструктурированные
• только структурированные
• только неструктурированные

В … большие данные используются для управления рисками и оптимизации инвестиционных стратегий; анализ больших объемов данных помогает банкам оценивать кредитоспособность клиентов, выявлять мошеннические операции и управлять рыночными рисками

• финансовом секторе
• розничной торговле
• образовании и научных исследованиях
• городском планировании

В сфере … большие данные используются для анализа пользовательского поведения и предпочтений – это позволяет рекомендовать пользователю релевантный контент, улучшать интерфейсы и взаимодействие с пользователем, а также оптимизировать таргетированную рекламу

• социальных сетей и медиа
• научных исследований
• образования
• урбанистики и городского планирования

Говоря об использовании больших данных в сфере …, следует отметить, что анализ данных о движении транспорта, использовании городских пространств, энергопотреблении и других аспектах городской жизни позволяет планировать более эффективные и удобные города

• урбанистики и городского планирования
• безопасности и мониторинга
• экологии и устойчивого развития
• научных исследований

Графическое представление данных, упрощающее их понимание и анализ, – это … данных

Такая характеристика больших данных, как …, связана со способностю данных быть полезными и предоставлять ценные инсайты и знания

• объем (Volume)
• достоверность (Veracity)
• ценность (Value)
• разнообразие (Variety)

Установите соответствие основных сфер применения больших данных и их характеристик:
A. Маркетинг и реклама
B. Финансы
C. Производство
D. Транспорт
E. в данной сфере большие данные используются для глубокого понимания потребностей и предпочтений клиентов
F. в данной сфере большие данные играют решающую роль в управлении рисками и принятии обоснованных решений; аналитика данных помогает оценивать кредитные риски и предсказывать рыночные тенденции
G. в данной сфере большие данные используются для оптимизации производственных процессов, управления качеством продукции и предсказания спроса
H. в данной отрасли анализ больших данных помогает улучшить управление трафиком и планирование транспортных потоков

Установите соответствие характеристик больших данных и их описаний:
A. Объем (Volume)
B. Скорость (Velocity)
C. Разнообразие (Variety)
D. характеристика больших данных, относящаяся к количеству генерируемых и хранимых данных
E. характеристика больших данных, относящаяся к темпу, с которым данные генерируются, обрабатываются и анализируются
F. аспект больших данных, относящийся к различным типам и форматам данных, с которыми необходимо работать

ТЕСТ 2

… – это процесс преобразования входных данных в выходные в контексте алгоритмов

Алгоритмы, используемые в цифровых связях, например, в модемах или сетевых протоколах, – это пример алгоритмов …

• сжатия данных
• кодирования и декодирования
• работы с битовыми последовательностями
• хеширования

В широком смысле … – это четко определенный набор инструкций или правил для выполнения определенной задачи или решения проблемы

Значительный вклад в развитие теории вычислимости внес …

• Стив Джобс
• Алан Тьюринг
• Билл Гейтс
• Леонардо да Винчи

Машина Тьюринга – это …

• физическое устройство для выполнения вычислений
• теоретическая модель, описывающая вычислительный процесс
• первый компьютер, созданный Аланом Тьюрингом
• программа для расшифровки шифров

Область теории алгоритмов, которая исследует, какие задачи могут быть решены с помощью алгоритмов, – это …

Примером невычислимой задачи является …

• сортировка массива
• проблема остановки
• поиск кратчайшего пути в графе
• вычисление факториала числа

Расположите события в хронологическом порядке:
1 опубликована теорема Гёделя о неполноте
2 Алан Тьюринг сформулировал проблему остановки
3 разработана первая машина Тьюринга

Установите соответствие алгоритмов, работающих с битовыми последовательностями, и их примеров:
A. Алгоритмы шифрования
B. Алгоритмы сжатия данных
C. Алгоритмы хеширования
D. AES
E. ZIP, JPEG
F. SHA-256

Установите соответствие понятий и их содержания:
A. Теория множеств
B. Лямбда-исчисление
C. Конечный автомат
D. область математики, занимающаяся изучением множеств или коллекций объектов, которые могут быть числами, символами или другими множествами
E. форма символьной логики, используемая для описания функций и их применений; является фундаментом для понимания функционального программирования и теории вычислимости
F. модель вычислений, представляющая систему с ограниченным числом состояний и правилами перехода между этими состояниями; используется в теории алгоритмов и для разработки программного обеспечения

ТЕСТ 3

… – это документоориентированная база данных, которая идеально подходит для приложений, требующих быстрого доступа к большим объемам сложных данных

• MongoDB
• Cassandra
• Redis

… – это интуитивно понятный инструмент визуализации данных, позволяющий создавать сложные информационные панели и отчеты; поддерживает интеграцию с различными источниками данных и позволяет делиться инсайтами с коллегами в режиме реального времени

• Tableau
• Microsoft Power BI
• Qlik

Говоря об основных вызовах и проблемах, связанных с использованием больших данных, следует упомянуть … данных – этот аспект является очень важным, поскольку данные часто поступают из различных источников и могут содержать ошибки или неточности

• объем
• скорость обработки
• разнообразие
• точность и качество

Масштабируемость в контексте информационных технологий – это …

• уменьшение размера данных для их хранения
• увеличение количества данных, которые может обрабатывать система
• увеличение скорости интернет-соединения
• уменьшение стоимости хранения данных

Последние технологические достижения в области искусственного интеллекта и … обучения позволяют более эффективно анализировать большие данные, предоставляя новые возможности для их применения

Процесс разделения вычислений или задач на несколько компонентов, которые могут выполняться одновременно, обычно на множестве процессоров или вычислительных ядер. – это …

Расположите шаги оптимизации системы в логическом порядке:
1 анализ текущей производительности
2 оценка потенциальных улучшений
3 реализация изменений
4 мониторинг эффективности внесенных изменений

Уникальная отечественная разработка, предназначенная для эффективной обработки и анализа больших объемов данных; это идеальный инструмент для комплексного анализа данных – платформа объединяет в себе возможности машинного обучения, глубокого анализа данных и предоставляет широкие инструменты для работы с текстовой информацией

• YTsaurus
• Spark
• Hadoop

Установите соответствие алгоритмов сортировки и их характеристик:
A. Сортировка пузырьком
B. Быстрая сортировка
C. Сортировка слиянием
D. алгоритм повторно проходит через список, сравнивает соседние элементы и меняет их местами, если они находятся в неправильном порядке (процесс повторяется, пока список не будет отсортирован)
E. алгоритм использует стратегию «разделяй и властвуй», выбирая опорный элемент и переставляя другие, чтобы элементы меньше опорного оказались перед ним, а больше – после
F. алгоритм применяет принцип «разделяй и властвуй», он разделяет массив на две части, рекурсивно сортирует их и затем сливает в отсортированном порядке

Установите соответствие понятия и его определения:
A. Вычислительная сложность
B. Временная сложность
C. Пространственная сложность
D. мера количества ресурсов, необходимых для выполнения алгоритма, включая время выполнения и объем занимаемой памяти
E. мера количества времени, необходимого для выполнения алгоритма, часто выражаемая в виде функции от размера входных данных
F. мера количества памяти, необходимой для обработки алгоритма, в зависимости от размера входных данных

ТЕСТ 4

… данных – это процесс преобразования данных в графические представления, такие как графики, диаграммы и карты, что облегчает их понимание и анализ

… – это примеры использования временных рядов в области бизнеса и маркетинга

• Ежедневные цены акций, курс валют, экономические индикаторы, (например, индексы потребительских цен)
• Ежечасные или ежедневные данные о температуре, осадках, влажности
• Ежемесячные или годовые данные о продажах, показатели трафика веб-сайтов, статистика клиентских обращений

… – это статистическая мера, отражающая степень взаимосвязи между двумя или более переменными; одно из основных понятий в статистике

Диаграмма … – это график, показывающий наличие взаимосвязи между двумя переменными и ее величину

Метод, который используется для выявления и анализа взаимосвязей между переменными и позволяет моделировать будущие тенденции на основе этих связей, – это …

• регрессионный анализ
• визуализация данных
• корреляционный анализ Пирсона
• корреляционный анализ Спирмена

Программное решение … представляет собой jаvascript-библиотеку, позволяющую манипулировать документами на основе данных и создавать сложные графические визуализации

• Tableau
• Microsoft Power BI
• D3.js
• Google Data Studio

Проклятие … – это проблема, возникающая при анализе данных с большим количеством переменных, что приводит к увеличению сложности анализа и снижению эффективности некоторых статистических методов

Такой метод визуализации, как …, особенно полезен для визуализации матриц корреляций или взаимодействий между множеством переменных

• тепловые карты
• парные диаграммы
• трехмерные графики

Установите соответствие подходов к уменьшению влияния проклятия размерности и их характеристик:
A. Методы уменьшения размерности
B. Выборка и агрегирование данных
C. Регуляризация
D. техники (например, анализ главных компонент PСА или t-SNE), которые помогают уменьшить количество переменных, сохраняя при этом большую часть полезной информации
E. уменьшение объем данных может помочь сократить размерность и упростить анализ
F. (в машинном обучении) помогает предотвратить переобучение, ограничивая сложность модели

Установите соответствие понятий и их определений:
A. Диаграммы разброса
B. Методы уменьшения размерности
C. Временные ряды
D. графические представления, показывающие взаимосвязь между двумя переменными, где каждая точка представляет одно наблюдение в системе координат
E. техники, применяемые для сокращения количества переменных в анализе данных, с сохранением при этом важной информации
F. последовательность точек данных, собранных в последовательные моменты времени, часто используемая для анализа тенденций и паттернов в данных, которые изменяются со временем

ТЕСТ 5

… информация представляет собой данные, которые не поддаются легкому разделению и хранению в традиционных реляционных базах данных из-за их неоднородной структуры; эти данные часто содержат элементы, которые могут быть интерпретированы и обработаны только с помощью специфических или сложных алгоритмов

… масштабы описывают уровень детализации и «зернистости» на изображении, оказывая значительное влияние на его восприятие; они могут рассматриваться как визуальные шаблоны или узоры, которые повторяются на изображении

… обучение – это подраздел машинного обучения, использующий нейронные сети с множеством слоев для изучения сложных паттернов в больших объемах данных

… является базовой единицей, определяющей визуальное представление изображения на экране или в цифровом файле, и содержит информацию о цвете и яркости, что позволяет создавать сложные и многоцветные изображения

• Вектор
• Растр
• Пиксель
• Алгоритм

… – это двумерный массив пикселей, где каждый пиксель содержит информацию о цвете и яркости, формируя визуальное представление объектов и сцен

• Растровое изображение
• Векторное изображение
• Паттерн
• Преобразование Фурье

Некоторые программы для обработки звука имеют возможности …, что позволяет пользователю более детально изучать частотные характеристики звука и выявлять проблемные области

• устранения шумов
• улучшение качества звука
• спектрального анализа

Пространственные фильтры в обработке изображений используются для …

• увеличения размера файла изображения
• модификации или улучшения визуальных характеристик, таких как контрастность или резкость
• воспроизведения звуковой дорожки
• конвертации изображения в текст

Установите соответствие областей, в которых находят применение сверточные нейросети (CNN), и соответствующих примеров применения CNN:
A. Автоматическое распознавание лиц
B. Анализ медицинских изображений
C. Системы автономного вождения
D. системы безопасности и идентификации личности
E. диагностика на основе анализа рентгеновских снимков и магнитно-резонансной томографии
F. обработка визуальной информации для навигации и обнаружения препятствий

Установите соответствие основных применений преобразования Фурье и их характеристик:
A. Аудиоанализ
B. Обработка речи
C. Синтез звука
D. определение частотного состава музыкальных произведений, звуков природы или шумов
E. улучшение понимания и распознавания речи путем анализа частотных компонентов речевого сигнала
F. создание звуков с использованием музыкальных инструментов и эффектов путем манипулирования частотными характеристиками

Установите соответствие понятий и их определений:
A. Распознавание образов
B. Классификация изображений
C. Детекция объектов
D. задача идентификации объектов, узоров или других элементов в данных, часто с использованием сверточных нейросетей для анализа изображений
E. процесс определения категории или класса, к которому принадлежит изображение, на основе его визуальных характеристик
F. задача обнаружения и локализации объектов на изображении, включая определение их границ

ТЕСТ 6

… – это раздел компьютерных наук, посвященный созданию машин, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта

• Глубокое обучение
• Машинное Обучение
• Искусственный интеллект
• Искусственные нейронные сети

… – это фоновые звуки или шум, присутствующий в аудиозаписи вместе с целевыми звуками, (например, голосами)

Область искусственного интеллекта, занимающаяся разработкой алгоритмов, способных обучаться и делать предсказания или решения на основе данных, – это …

Применение метода «…» в разделении звуков включает в себя создание матрицы, где каждая строка представляет сегмент звукового сигнала, а столбцы соответствуют временным точкам в этих сегментах; анализ этой матрицы может выявить характерные паттерны, соответствующие определенным звукам или фразам в аудио

Сворачивание … – это процесс обратного преобразования данных из многомерного пространства обратно в одномерный временной ряд

Сокращенное английское обозначение глубоких нейронных сетей – …

• CNN
• DNN
• RNN

Установите правильную последовательность действий при использовании метода главных компонент (PCA) для разделения звуковых образов:
1 анализ исходного аудиосигнала
2 разделение данных на главные компоненты
3 восстановление звуковых дорожек из отдельных компонент

Установите правильную последовательность этапов процесса разделения звуковых образов:
1 анализ аудиосигнала на наличие голоса и эмбиента
2 применение временных окон фильтров
3 сворачивание обработанных данных обратно во временной ряд

Установите соответствие методов и их характеристик:
A. Развертка временных рядов
B. Метод главных компонент (РСА)
C. Метод «гусеницы»
D. метод обработки данных, при котором одномерный временной ряд преобразуется в многомерное пространство для детального анализа
E. статистическая процедура, используемая для уменьшения размерности набора данных, с сохранением максимального количества вариативности
F. метод анализа временных рядов, при котором данные представляются в виде последовательно перекрывающихся сегментов для выявления повторяющихся паттернов

Эффективным методом для разделения звуковых образов является …

• метод главных компонент
• линейная регрессия
• метод k-средних

ТЕСТ 7

… гистограммы – это метод обработки изображений для улучшения контраста путем равномерного распределения яркости по всему диапазону гистограммы

… – это графическое представление распределения тонов в изображении, где по горизонтальной оси отложены уровни яркости, а по вертикальной – количество пикселей для каждого уровня

В цветовом пространстве … цвет описывается через оттенок, насыщенность и яркость

• RGB
• HSV
• HSL
• LAB

Видимый спектр для человека лежит в пределах от примерно …, где каждому диапазону длин волн соответствует свой цвет (от фиолетового до красного)

• 100–1000 нм
• 380–740 нм
• 220–810 нм
• 220–1200 нм

Краткое английское обозначение цветового пространства, описывающего цвета независимо от устройства воспроизведения, что обеспечивает консистентность цветопередачи, – …

Примером субтрактивной цветовой модели, в которой цвета создаются путем поглощения (вычитания) некоторых волн света, отражая другие, является модель …

• RGB
• CMYK
• LAB

Упорядочьте шаги создания HDR-изображения:
1 съемка с разной экспозицией
2 комбинирование снимков
3 тоновая коррекция

Установите соответствие особенностей цветового пространства RGB и того, в чем заключаются эти особенности:
A. Аддитивная модель
B. Широкий gamut (цветовая гамма)
C. Универсальность
D. свет разных цветов смешивается для создания новых оттенков
E. RGB позволяет воспроизводить большое количество цветов, что делает его подходящим для электронных дисплеев
F. RGB широко используется в цифровых камерах, мониторах, телевизорах и прочей технике

Установите соответствие техник для коррекции контраста и их характеристик:
A. Линейная коррекция контраста
B. Кривые уровней
C. Адаптивные методы
D. увеличение разницы между светлыми и темными участками изображения путем масштабирования гистограммы яркости
E. более тонкая настройка контраста путем изменения формы гистограммы яркости для различных участков изображения, что обеспечивает больший контроль над светлыми, средними и темными тонами
F. автоматический анализ изображения для оптимизации контраста в зависимости от содержания изображения, что особенно полезно в случаях с неоднородным освещением

Цветовое пространство … соответствует человеческому восприятию (описанию) цветов, упрощая их коррекцию и настройку

• CMYK
• HSV
• LAB

ТЕСТ 8

… изображения, состоящие только из черных и белых пикселей, представляют собой упрощенную форму визуальной информации, что делает их идеальными кандидатами для морфологической обработки; в таких изображениях белые пиксели обычно представляют интересующие объекты, а черные – фон

… – это метод сегментации, который превращает серое изображение в бинарное, разделяя пиксели на две группы (объекты и фон) на основе заданного порогового значения интенсивности

• Пороговая обработка
• Кластеризация
• Дилатация
• Лемматизация

… – это процесс группировки пикселей или точек данных на основе их схожести, который используется в сегментации для разделения изображения на смысловые области

Группы пикселей, которые обладают схожими характеристиками (например, цветом или текстурой) и формируют единый объект или часть изображения

• связные области
• кластеры
• уровни
• сегменты

Линии или границы, которые помогают отделить объекты друг от друга и от фона, – это … объектов

Подраздел машинного обучения, в котором используются нейронные сети с множеством уровней (слоев) для извлечения высокоуровневых признаков из данных, – это …

• глубокое обучение
• искусственный интеллект
• дополненная реальность

Разделение изображения на множество сегментов (или областей) – это … изображений

Расположите шаги сегментации изображения в порядке их выполнения:
1 применение пороговой обработки
2 использование морфологических операций
3 определение контуров объектов

Установите соответствие морфологических операций и их характеристик:
A. Эрозия
B. Дилатация
C. Открытие
D. Закрытие
E. морфологическая операция, уменьшающая объекты на изображении путем удаления пикселей с их границ
F. морфологическая операция, которая расширяет объекты на изображении, добавляя пиксели к их границам
G. комбинация морфологических операций, которая используется для удаления мелких объектов и разъединения объектов, находящихся близко друг к другу
H. комбинация морфологических операций, которая применяется для заполнения мелких дыр и промежутков в объектах, а также для сглаживания их границ

Установите соответствие областей и примеров использования морфологической операции открытия для улучшения сегментации:
A. Медицинская визуализация
B. Наблюдение за Землей
C. Автоматическая обработка видео
D. операция открытия используется для устранения шума и артефактов на изображениях, полученных с помощью магнитно-резонансной томографии (MPТ) и компьютерной томографии (КТ)
E. операция открытия применяется для выделения и разделения географических объектов: рек, дорог и населенных пунктов
F. операция открытия может быть использована для удаления мелких движущихся объектов, таких как птицы или листья, или при мониторинге более значимых событий или объектов

ТЕСТ 9

… группы содержат слова, объединенные общим смыслом или темой

… информация – это данные, не имеющие заранее определенной структуры или формата, включая тексты, изображения, аудио и видео

… – это слова, которые очень часто встречаются в тексте, но не несут значимой семантической нагрузки для анализа текста (например, предлоги, союзы, местоимения); исключение этих слов из анализа помогает сосредоточить внимание на более значимых словах и уменьшить объем данных для обработки

Говоря о кластеризации, можно утверждать, что она … (укажите 2 варианта ответа)

• представляет собой процесс установления личности автора анонимного текста
• представляет собой процесс группировки слов или предложений таким на основе их семантической близости или других схожих характеристик
• значительно упрощает анализ текста, позволяя системам обработки естественного языка (NLP) лучше понимать контекст и смысл текстов
• помогает свести слова к их основной (корневой) форме путем удаления окончаний и суффиксов

Идентификация авторства текста – это определение автора текста на основе …

• анализа его стиля письма и других уникальных характеристик текста
• электронной подписи автора
• договора, заключенного с издательством
• факта первой публикации текста, принадлежащей данному автору

Процесс приведения слова к его базовой форме, с учетом его семантических характеристик – это …

• стандартизация
• лемматизация
• деанонимизация
• спряжение

Расстояние … – это мера различия между двумя строками одинаковой длины, определяемая количеством позиций, на которых соответствующие символы этих строк различны

• Хэмминга
• Левенштейна
• Махаланобиса

Расстояние… – это метрика, измеряющая разницу между двумя строками текста как минимальное количество односимвольных изменений (вставки, удаления, замены), необходимых для преобразования одной строки в другую

Установите соответствие терминов и их значений:
A. Токенизация
B. Деанонимизация
C. Стемминг
D. разделение текста на слова; является фундаментальным этапом в обработке естественного языка
E. процесс установления личности автора анонимного текста
F. процесс сведения слов к их основной (корневой) форме путем удаления окончаний и суффиксов

Установите элементы применения лемматизации в анализе текстов и их характеристики:
A. Поиск по ключевым словам
B. Классификация текста и кластеризация
C. Извлечение информации
D. улучшает точность и полноту поиска. позволяя находить документы, содержащие разные формы слова
E. помогает группировать тексты по смыслу, уменьшая влияние грамматических вариаций слов на процесс классификации
F. облегчает процесс извлечения специфических данных из текста, таких как имена, даты, местоположения, уменьшая количество вариаций каждого извлекаемого элемента

ТЕСТ 10

… ветра – это непредсказуемые изменения скорости и направления ветра, воздействующие на летательные аппараты

… – это подраздел искусственного интеллекта, фокусирующийся на разработке алгоритмов, которые позволяют компьютерам учиться на основе данных

• Дополненная реальность
• Смешанная реальность
• Машинное обучение
• Глубокое обучение

… – это раздел прикладной математики, изучающий поведение динамических систем и способы управления ими для достижения желаемых результатов

• Теория управления
• Аналитика реального времени
• Моделирование
• Прогнозирование

В сельском хозяйстве беспилотные летательные аппараты (БПЛА) с системами … используются для точного распределения удобрений и пестицидов над полями, а в военной сфере – выполняют разведывательные миссии и могут точно доставлять грузы или наносить удары по целям, находясь под воздействием сложных погодных условий и вражеского огня

Для разработки систем стабилизации беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) важны такие технологии, как …

• блокчейн и криптография
• искусственный интеллект и машинное обучение
• виртуальная реальность и дополненная реальность

Метод, который используется для прогнозирования поведения системы управления, позволяя инженерам и разработчикам воссоздавать различные условия полета и оценивать реакцию системы без риска для реальных аппаратов, – это …

• квантовый анализ
• моделирование
• линейное программирование
• хаотический анализ

Примером успешного применения алгоритмов … в управлении являются современные системы управления воздушным движением, где данные алгоритмы позволяют определять оптимальные маршруты полетов с учетом множества переменных, включая погодные условия и трафик

Сокращение «ПИД-регуляторы» расшифровывается как «…-интегрально-дифференциальные регуляторы»

Установите правильную последовательность шагов разработки системы стабилизации беспилотных летательных аппаратов (БПЛА):
1 моделирование поведения системы
2 применение алгоритмов управления
3 аналитика реального времени
4 тестирование прототипа

Установите соответствие понятий и их определений:
A. Моделирование
B. Прогнозирование
C. Аналитика реального времени
D. процесс создания математической или компьютерной модели для имитации реальных процессов или систем
E. анализ текущих данных для предсказания будущих событий или состояний системы
F. процесс анализа данных и получение результатов немедленно после их сбора

ИТОГОВЫЙ ТЕСТ

… анализ – это исследование, при котором одновременно учитываются влияния нескольких различных переменных или факторов

… в контексте текстовой информации – это процесс группировки слов или предложений таким на основе их семантической близости или других схожих характеристик

• Сегментация
• Кластеризация
• Дилатация
• Лемматизация

… интернет вещей представляет собой сеть взаимосвязанных устройств и машин в промышленной среде, использующих передовые технологии для сбора, обмена и анализа данных в реальном времени

… летательный аппарат – это летательный аппарат, который управляемый автоматически или дистанционно

… нейросети – это класс глубоких нейронных сетей, специализированных на анализе визуальных данных, способных автоматически и эффективно извлекать важные признаки из изображений

… области – это группы пикселей, которые обладают схожими характеристиками (например, цветом или текстурой) и формируют единый объект или часть изображения

… объектов – это линии или границы, которые обозначают края объектов на изображении и помогают отделить объекты друг от друга и от фона

… подход – это метод, сочетающий несколько различных техник или технологий для достижения оптимального результата, например, сочетание масштабируемости и распараллеливания для повышения производительности системы

… представляет собой данные, которые не поддаются легкому разделению и хранению в традиционных реляционных базах данных из-за их неоднородной структуры; эти данные часто содержат элементы, которые могут быть интерпретированы и обработаны только с помощью специфических или сложных алгоритмов

• Детекция объектов
• Слабоструктурированная информация
• Цифровое изображение
• Текстурный масштаб

… цветовая модель – это модель, в которой цвета создаются путем поглощения (вычитания) некоторых волн света, отражая другие; примером является CMYK-модель

… частот – это ситуация, когда разные звуковые источники в аудиозаписи имеют схожие или одинаковые частотные диапазоны, усложняющая их разделение

… является восприятием света, возникающим в человеческом мозге и опосредованном глазом; физически он связан с длиной волны электромагнитного излучения в видимом диапазоне, которое воспринимается фоторецепторами в сетчатке глаза

…, или элемент изображения, является базовой единицей, определяющей визуальное представление изображения на экране или в цифровом файле. Каждый пиксель содержит информацию о цвете и яркости, что позволяет создавать сложные и многоцветные изображения

… – это графическое представление распределения тонов в изображении, где по горизонтальной оси отложены уровни яркости, а по вертикальной – количество пикселей для каждого уровня

• Томограмма
• Гистограмма
• График
• Диаграмма рассеяния

… – это использование статистических алгоритмов и машинного обучения для прогнозирования будущих событий на основе прошлых и текущих данных

… – это комплексные программные решения, которые предоставляют разработчикам удобный интерфейс для написания, тестирования и отладки кода

… – это метод, используемый в теории множеств и вычислимости для доказательства существования размерностей или функций, которые не могут быть перечислены или реализованы в виде алгоритмов

• Метод итераций
• Диагональный метод Кантора
• Метод глубокого обучения
• Байесовский метод

… – это метод сегментации, который превращает серое изображение в бинарное, разделяя пиксели на две группы (объекты и фон) на основе заданного порогового значения интенсивности

… – это подраздел искусственного интеллекта, связанный с разработкой алгоритмов, которые могут обучаться и делать прогнозы на основе данных

… – это подраздел искусственного интеллекта, фокусирующийся на разработке алгоритмов, которые позволяют компьютерам учиться на основе данных

• Дополненная реальность
• Смешанная реальность
• Машинное обучение
• Глубокое обучение

… – это примеры использования временных рядов в области экономики и финансов

• Ежедневные цены акций, курс валют, экономические индикаторы, (например, индексы потребительских цен)
• Ежечасные или ежедневные данные о температуре, осадках, влажности
• Ежемесячные или годовые данные о продажах, показатели трафика веб-сайтов, статистика клиентских обращений

… – это процесс группировки пикселей или точек данных на основе их схожести, который используется в сегментации для разделения изображения на смысловые области

• Сегментация
• Кластеризация
• Дилатация
• Пороговая обработка

… – это процесс преобразования входных данных в выходные в контексте алгоритмов

• Компиляция
• Итерация
• Отображение
• Энкодинг

… – это процесс приведения слова к его базовой форме (лемме), с учетом его семантических характеристик

… – это процесс разделения цифрового изображения на множество сегментов (или областей), чтобы упростить его анализ или изменить его представление; сегменты могут представлять отдельные объекты, границы или области с однородными атрибутами

• Сегментация
• Кластеризация
• Дилатация
• Эрозия

… – это раздел компьютерных наук, посвященный созданию машин, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта

… – это разделение звуковых образов, которое применяется для восстановления записей с мест преступлений или инцидентов, где важно изолировать речь или другие звуки из фонового шума для дальнейшего анализа

• Преобразование Фурье
• Форензика
• Временные окна фильтров
• Развертка временных рядов

… – это распределенная база данных, разработанная для обработки больших объемов данных на множестве серверов без единой точки отказа; обеспечивает высокую доступность и масштабируемость

• MongoDB
• Cassandra
• Redis

Аддитивная цветовая модель, основанная на смешивании красного, зеленого и синего света для воспроизведения широкого спектра цветов, – …

• RGB
• CMYK
• LAB
• HSV

Аналитика реального времени – это …

• исследование исторических данных
• процесс сбора и анализа данных немедленно после их поступления
• моделирование будущих событий
• создание отчетов по данным за предыдущий год

В … большие данные используются для оптимизации управления запасами и предоставления персонализированных предложений клиентам; анализ данных о покупках, предпочтениях клиентов и сезонных трендах позволяет ритейлерам эффективно управлять запасами и избегать как дефицита, так и избытка товаров

• финансовом секторе
• розничной торговле
• образовании и научных исследованиях
• городском планировании

В широком смысле алгоритм можно определить как …

• процесс шифрования данных
• набор инструкций или правил для выполнения определенной задачи
• устройство для обработки информации
• программа для обучения искусственного интеллекта

Говоря о кластеризации, можно утверждать, что она … (укажите 2 варианта ответа)

• представляет собой процесс установления личности автора анонимного текста
• позволяет структурировать большие объемы текстовых данных, выявляя в них скрытые паттерны и темы
• может использоваться для идентификации синонимов или тематически связанных терминов в больших текстовых корпусах

Говоря о том, как временные окна фильтров влияют на аудиосигнал, можно утверждать, что они …

• повышают его частоту дискретизации
• изменяют амплитуду аудиосигнала во временной области
• позволяют анализировать и модифицировать сигнал в различные моменты времени

Говоря об основных вызовах и проблемах, связанных с использованием больших данных, следует упомянуть … данных – большие данные часто представлены в различных форматах, от структурированных данных, таких как таблицы и базы данных, до неструктурированных данных, включая текст, изображения и видео

• объем
• скорость обработки
• разнообразие
• точность и качество

Говоря об основных вызовах и проблемах, связанных с использованием больших данных, следует упомянуть … данных, так как с ростом объемов данных увеличивается и риск их утечки или неправомерного использования

• скорость обработки
• безопасность и конфиденциальность
• разнообразие
• точность и качество

Данные, не имеющие заранее определенной структуры или формата, включая тексты, изображения, аудио и видео, – это …

• неструктурированная информация
• сведения
• факты
• приблизительные данные

Диаграмма разброса – это …

• визуализация для отображения изменений данных со временем
• график, показывающий взаимосвязь между двумя переменными
• визуализация для представления иерархии данных
• диаграмма, отображающая частоту в заданном наборе данных

Для выявления и анализа взаимосвязей между переменными используют … анализ, позволяющий не только выявить взаимосвязи между переменными, но и моделировать будущие тенденции на основе этих связей

Для разработки систем стабилизации беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) важны такие технологии, как …

• блокчейн и криптография
• искусственный интеллект и машинное обучение
• виртуальная реальность и дополненная реальность

Задачи, для которых не существует ни одного алгоритма, способного гарантированно дать решение для всех возможных входных данных, – это … задачи

Звук представляется в цифровой форме …

• в виде последовательности цветов
• как серия амплитуд, записанных в дискретные моменты времени
• через текстурные масштабы
• как двумерный массив пикселей

Краткое английское обозначение цветового пространства, где цвет описывается через оттенок, насыщенность и яркость, – …

Наборы данных, которые из-за своего объема, скорости генерации и разнообразия не могут быть обработаны традиционными методами баз данных, – это …

Область искусственного интеллекта, занимающаяся разработкой алгоритмов, способных обучаться и делать предсказания или решения на основе данных, – это …

• машинное обучение
• глубокое обучение
• экспертные системы
• компьютерное зрение

Основной принцип распараллеливания в вычислениях – …

• увеличение объема оперативной памяти
• разделение задачи на подзадачи для одновременного выполнения
• ускорение процессора
• увеличение пропускной способности сети

Преобразование … – это математический инструмент, позволяющий переходить между временным и частотным представлениями звукового сигнала, выявляя составляющие его частоты.

Проблема остановки является примером … задач

Проклятием размерности в анализе данных называют …

• увеличение времени обработки данных с увеличением их объема
• сложности, возникающие при работе с данными большого объема
• возрастание сложности и уменьшение точности анализа данных при увеличении их размерности
• проблемы с хранением больших объемов данных

Процесс определения эмоционального оттенка текста, например, определение того, является ли отзыв положительным, негативным или нейтральным, – это …

• информативный анализ текста
• анализ настроений
• стилистический анализ текста
• лингвистический анализ текста

Разделение … – это процесс извлечения или выделения определенных звуковых компонентов из комплексного аудиосигнала

Расположите события в хронологическом порядке:
1 опубликована теорема Гёделя о неполноте
2 Алан Тьюринг сформулировал проблему остановки
3 разработана первая машина Тьюринга

Расположите шаги оптимизации системы в логическом порядке:
1 анализ текущей производительности
2 оценка потенциальных улучшений
3 реализация изменений
4 мониторинг эффективности внесенных изменений

Расстояние … – это мера различия между двумя строками одинаковой длины, определяемая количеством позиций, на которых соответствующие символы этих строк различны

Расстояние … – это метрика, измеряющая разницу между двумя строками текста как минимальное количество односимвольных изменений (вставки, удаления, замены), необходимых для преобразования одной строки в другую

• Хэмминга
• Левенштейна
• Махаланобиса

Сегментация изображений – это …

• преобразование изображения в черно-белое
• уменьшение размера изображения
• разделение изображения на множество сегментов (или областей)
• увеличение контрастности изображения

Система … – это комплекс технологий и алгоритмов, используемых для поддержания устойчивого состояния объекта в изменяющейся среде

Системы … находят широкое применение в различных типах беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), используемых для коммерческих и военных целей, например, в сфере аэрофотосъемки эти системы позволяют дронам снимать высококачественные изображения и видео даже при сильном ветре

Слова, которые очень часто встречаются в тексте, но не несут значимой семантической нагрузки для анализа текста (например, предлоги, союзы, местоимения) – это …

• слова-символы
• стоп-слова
• омонимы
• слова-сигналы

Сокращение «ПИД-регуляторы» расшифровывается как «пропорционально-…-дифференциальные регуляторы»

Способность системы, сети или процесса эффективно справляться с увеличивающимся объемом работы или увеличивать свою производительность в ответ на возрастающую нагрузку – это …

Существуют различные программы для обработки звука, в частности, … – это бесплатная и открытая программа для записи и редактирования аудиофайлов, которая поддерживает множество форматов файлов, имеет инструменты для обрезки, наложения эффектов, изменения скорости воспроизведения и многое другое

• Audacity
• Logic Pro
• Adobe Audition
• Pro Tools

Такая характеристика больших данных, как …, связана с надежностью и качеством данных, эта характеристика важна для обеспечения точности анализа и выводов

• объем (Volume)
• достоверность (Veracity)
• ценность (Value)
• разнообразие (Variety)

Теория … – это раздел прикладной математики, изучающий поведение динамических систем и способы их управления для достижения желаемых результатов

Упорядочьте шаги создания HDR-изображения:
1 съемка с разной экспозицией
2 комбинирование снимков
3 тоновая коррекция

Установите правильную последовательность действий при использовании метода главных компонент (PCA) для разделения звуковых образов:
1 анализ исходного аудиосигнала
2 разделение данных на главные компоненты
3 восстановление звуковых дорожек из отдельных компонент

Установите правильную последовательность шагов разработки системы стабилизации беспилотных летательных аппаратов (БПЛА):
1 моделирование поведения системы
2 применение алгоритмов управления
3 аналитика реального времени
4 тестирование прототипа

Установите правильную последовательность этапов процесса разделения звуковых образов:
1 анализ аудиосигнала на наличие голоса и эмбиента
2 применение временных окон фильтров
3 сворачивание обработанных данных обратно во временной ряд

Установите соответствие алгоритмов, работающих с битовыми последовательностями, и их примеров:
A. Алгоритмы шифрования
B. Алгоритмы сжатия данных
C. Алгоритмы хеширования
D. AES
E. ZIP, JPEG
F. SHA-256

Установите соответствие алгоритмов сортировки и их характеристик:
A. Сортировка пузырьком
B. Быстрая сортировка
C. Сортировка слиянием
D. алгоритм повторно проходит через список, сравнивает соседние элементы и меняет их местами, если они находятся в неправильном порядке (процесс повторяется, пока список не будет отсортирован)
E. алгоритм использует стратегию «разделяй и властвуй», выбирая опорный элемент и переставляя другие, чтобы элементы меньше опорного оказались перед ним, а больше – после
F. алгоритм применяет принцип «разделяй и властвуй», он разделяет массив на две части, рекурсивно сортирует их и затем сливает в отсортированном порядке

Установите соответствие видов нейронных сетей и их сокращенных английских обозначений:
A. Свёрточные нейронные сети
B. Рекуррентные нейронные сети
C. Глубокие нейронные сети
D. CNN
E. RNN
F. DNN

Установите соответствие методов визуализации и их характеристик:
A. Тепловые карты
B. Парные диаграммы
C. Трехмерные графики
D. особенно полезны для визуализации матриц корреляций или взаимодействий между множеством переменных
E. позволяют одновременно визуализировать распределения каждой переменной и корреляции между всеми парами переменных
F. используются для визуализации взаимосвязей между тремя переменными одновременно

Установите соответствие методов и их характеристик:
A. Развертка временных рядов
B. Метод главных компонент (РСА)
C. Метод «гусеницы»
D. метод обработки данных, при котором одномерный временной ряд преобразуется в многомерное пространство для детального анализа
E. статистическая процедура, используемая для уменьшения размерности набора данных, с сохранением максимального количества вариативности
F. метод анализа временных рядов, при котором данные представляются в виде последовательно перекрывающихся сегментов для выявления повторяющихся паттернов

Установите соответствие морфологических операций и их характеристик:
A. Эрозия
B. Дилатация
C. Открытие
D. Закрытие
E. морфологическая операция, уменьшающая объекты на изображении путем удаления пикселей с их границ
F. морфологическая операция, которая расширяет объекты на изображении, добавляя пиксели к их границам
G. комбинация морфологических операций, которая используется для удаления мелких объектов и разъединения объектов, находящихся близко друг к другу
H. комбинация морфологических операций, которая применяется для заполнения мелких дыр и промежутков в объектах, а также для сглаживания их границ

Установите соответствие областей и примеров использования морфологической операции открытия для улучшения сегментации:
A. Медицинская визуализация
B. Наблюдение за Землей
C. Автоматическая обработка видео
D. операция открытия используется для устранения шума и артефактов на изображениях, полученных с помощью магнитно-резонансной томографии (МРТ) и компьютерной томографии (КТ)
E. операция открытия применяется для выделения и разделения географических объектов: рек, дорог и населенных пунктов
F. операция открытия может быть использована для удаления мелких движущихся объектов, таких как птицы или листья, или при мониторинге более значимых событий или объектов

Установите соответствие областей, в которых находят применение сверточные нейросети (CNN), и соответствующих примеров применения CNN:
A. Автоматическое распознавание лиц
B. Анализ медицинских изображений
C. Системы автономного вождения
D. системы безопасности и идентификации личности
E. диагностика на основе анализа рентгеновских снимков и магнитно-резонансной томографии
F. обработка визуальной информации для навигации и обнаружения препятствий

Установите соответствие основных применений преобразования Фурье и их характеристик:
A. Аудиоанализ
B. Обработка речи
C. Синтез звука
D. определение частотного состава музыкальных произведений, звуков природы или шумов
E. улучшение понимания и распознавания речи путем анализа частотных компонентов речевого сигнала
F. создание звуков с использованием музыкальных инструментов и эффектов путем манипулирования частотными характеристиками

Установите соответствие основных сфер применения больших данных и их характеристик:
A. Маркетинг и реклама
B. Финансы
C. Производство
D. Транспорт
E. в данной сфере большие данные используются для глубокого понимания потребностей и предпочтений клиентов
F. в данной сфере большие данные играют решающую роль в управлении рисками и принятии обоснованных решений; аналитика данных помогает оценивать кредитные риски и предсказывать рыночные тенденции
G. в данной сфере большие данные используются для оптимизации производственных процессов, управления качеством продукции и предсказания спроса
H. в данной отрасли анализ больших данных помогает улучшить управление трафиком и планирование транспортных потоков

Установите соответствие основных сфер применения больших данных и их характеристик:
A. Социальные сети и медиа
B. Научные исследования
C. Образование
D. большие данные используются для анализа пользовательского поведения и предпочтений
E. большие данные открывают новые горизонты для анализа сложных явлений; анализ огромных наборов данных приводит к новым научным открытиям
F. большие данные применяются для улучшения учебных методик и персонализации обучения

Установите соответствие особенностей цветового пространства RGB и того, в чем заключаются эти особенности:
A. Аддитивная модель
B. Широкий gamut (цветовая гамма)
C. Универсальность
D. свет разных цветов смешивается для создания новых оттенков
E. RGB позволяет воспроизводить большое количество цветов, что делает его подходящим для электронных дисплеев
F. RGB широко используется в цифровых камерах, мониторах, телевизорах и прочей технике

Установите соответствие подходов к уменьшению влияния проклятия размерности и их характеристик:
A. Методы уменьшения размерности
B. Выборка и агрегирование данных
C. Регуляризация
D. техники (например, анализ главных компонент PCA или t-SNE), которые помогают уменьшить количество переменных, сохраняя при этом большую часть полезной информации
E. уменьшение объем данных может помочь сократить размерность и упростить анализ
F. (в машинном обучении) помогает предотвратить переобучение, ограничивая сложность модели

Установите соответствие понятий и их определений:
A. Диаграммы разброса
B. Методы уменьшения размерности
C. Временные ряды
D. графические представления, показывающие взаимосвязь между двумя переменными, где каждая точка представляет одно наблюдение в системе координат
E. техники, применяемые для сокращения количества переменных в анализе данных, с сохранением при этом важной информации
F. последовательность точек данных, собранных в последовательные моменты времени, часто используемая для анализа тенденций и паттернов в данных, которые изменяются со временем

Установите соответствие понятий и их определений:
A. Моделирование
B. Прогнозирование
C. Аналитика реального времени
D. процесс создания математической или компьютерной модели для имитации реальных процессов или систем
E. анализ текущих данных для предсказания будущих событий или состояний системы
F. процесс анализа данных и получение результатов немедленно после их сбора

Установите соответствие понятий и их определений:
A. Распознавание образов
B. Классификация изображений
C. Детекция объектов
D. задача идентификации объектов, узоров или других элементов в данных, часто с использованием сверточных нейросетей для анализа изображений
E. процесс определения категории или класса, к которому принадлежит изображение, на основе его визуальных характеристик
F. задача обнаружения и локализации объектов на изображении, включая определение их границ

Установите соответствие понятий и их содержания:
A. Теория множеств
B. Лямбда-исчисление
C. Конечный автомат
D. область математики, занимающаяся изучением множеств или коллекций объектов, которые могут быть числами, символами или другими множествами
E. форма символьной логики, используемая для описания функций и их применений; является фундаментом для понимания функционального программирования и теории вычислимости
F. модель вычислений, представляющая систему с ограниченным числом состояний и правилами перехода между этими состояниями; используется в теории алгоритмов и для разработки программного обеспечения

Установите соответствие понятия и его определения:
A. Звуковой сигнал в цифровой форме
B. Растровое изображение
C. Пиксель
D. серия амплитуд, записанных в дискретные моменты времени, представляющая акустические события в форме временных рядов
E. двумерный массив пикселей, где каждый пиксель содержит информацию о цвете и яркости, формируя визуальное представление объектов и сцен
F. минимальная единица изображения на дисплее, содержащая информацию о цвете и яркости

Установите соответствие программных средств и их характеристик:
A. Tableau
B. Microsoft Power BI
C. Qlik
D. интуитивно понятный инструмент визуализации данных, позволяющий создавать сложные информационные панели и отчеты; поддерживает интеграцию с различными источниками данных
E. комплексное решение для анализа данных и бизнес-аналитики, которое позволяет пользователям легко соединяться с источниками данных, моделировать и анализировать данные
F. платформа аналитики и бизнес-интеллекта, предлагающая мощные возможности самообслуживания в анализе данных, включая ассоциативный поиск и динамические интерактивные дашборды

Установите соответствие терминов и их значений:
A. Токенизация
B. Деанонимизация
C. Стемминг
D. разделение текста на слова; является фундаментальным этапом в обработке естественного языка
E. процесс установления личности автора анонимного текста
F. процесс сведения слов к их основной (корневой) форме путем удаления окончаний и суффиксов

Установите соответствие техник для коррекции контраста и их характеристик:
A. Линейная коррекция контраста
B. Кривые уровней
C. Адаптивные методы
D. увеличение разницы между светлыми и темными участками изображения путем масштабирования гистограммы яркости
E. более тонкая настройка контраста путем изменения формы гистограммы яркости для различных участков изображения, что обеспечивает больший контроль над светлыми, средними и темными тонами
F. автоматический анализ изображения для оптимизации контраста в зависимости от содержания изображения, что особенно полезно в случаях с неоднородным освещением

Установите соответствие характеристик больших данных и их описаний:
A. Объем (Volume)
B. Скорость (Velocity)
C. Разнообразие (Variety)
D. характеристика больших данных, относящаяся к количеству генерируемых и хранимых данных
E. характеристика больших данных, относящаяся к темпу, с которым данные генерируются, обрабатываются и анализируются
F. аспект больших данных, относящийся к различным типам и форматам данных, с которыми необходимо работать

Установите соответствие цветовых пространств и их особенностей:
A. CMYK
B. HSV
C. LAB
D. идеально подходит для печатных изделий, где цвета создаются путем поглощения света
E. соответствует человеческому восприятию (описанию) цветов, упрощая их коррекцию и настройку
F. охватывает весь спектр цветов, воспринимаемых человеком, используется для точных цветокоррекций и цветового анализа

Установите элементы применения лемматизации в анализе текстов и их характеристики:
A. Поиск по ключевым словам
B. Классификация текста и кластеризация
C. Извлечение информации
D. улучшает точность и полноту поиска, позволяя находить документы, содержащие разные формы слова
E. помогает группировать тексты по смыслу, уменьшая влияние грамматических вариаций слов на процесс классификации
F. облегчает процесс извлечения специфических данных из текста, таких как имена, даты, местоположения, уменьшая количество вариаций каждого извлекаемого элемента

Цветового пространства, где цвет описывается через оттенок, насыщенность и яркость, – …

• RGB
• HSV
• HSL
• LAB

КОМПЕТЕНТНОСТНЫЙ ТЕСТ

Анализ временных рядов включает в себя несколько ключевых аспектов. Например, временные ряды используют для обнаружения неожиданных изменений в данных, которые могут указывать на важные события или проблемы, требующие дальнейшего исследования.
Назовите данный аспект.

• Идентификация трендов.
• Выявление сезонности и цикличности.
• Анализ аномалий.

Анализ временных рядов включает в себя несколько ключевых аспектов. Один из основных аспектов анализа временных рядов связан с определением общих тенденций или направлений. Например, можно получить указание на успешный продукт или маркетинговую кампанию в данных о продажах.
Назовите данный аспект.

• Идентификация трендов.
• Выявление сезонности и цикличности.
• Анализ аномалий.

Базы данных NoSQL предназначены для хранения, обработки и анализа больших объемов неструктурированных данных. Они отличаются от традиционных реляционных баз данных гибкостью схем, масштабируемостью и возможностью обработки большого количества запросов в реальном времени.
В качестве примера можно привести хранилище данных с открытым исходным кодом, которое используется в качестве базы данных, кеша и брокера сообщений. Она обеспечивает высокую скорость чтения и записи данных.
О какой базе данных говорится в данном примере?

• MongoDB
• Redis
• Cassandra

В данном процессе учитывается контекст и имеет место полное преобразование слова до его канонической формы. Особенно важен этот процесс в языках с богатой морфологией и сложной системой склонений, где одно и то же слово может иметь множество различных форм. Это требует глубокого понимания языка и доступа к обширным лексическим базам данных.
О каком процессе идет речь?

• стемминг
• токенизация
• лемматизация

Ваша команда разработчиков работает над созданием алгоритма для оптимизации логистических операций в крупной розничной сети.
Что необходимо предпринять для разработки этого алгоритма, чтобы обеспечить его эффективность и точность?

• Следует учитывать сложность задачи, применять методы машинного обучения для адаптации к изменениям и проводить тщательное тестирование алгоритма.
• Следует сосредоточиться исключительно на скорости алгоритма, не уделяя внимания его гибкости и адаптивности.
• Следует использовать только проверенные и традиционные методы, избегая инноваций в области искусственного интеллекта.

Вы работаете аналитиком данных в компании, которая занимается исследованием рыночных тенденций. Ваша задача – анализировать большие объемы данных из различных источников, чтобы предсказывать изменения на рынке.
Какой подход следует использовать для обработки и анализа этих данных?

• Следует сосредоточиться только на данных из надежных источников, игнорируя социальные медиа и неструктурированные данные.
• Следует использовать технологии обработки больших данных для анализа разнообразных источников, включая социальные медиа, и применять методы проверки качества данных.
• Следует полагаться исключительно на количественные данные, игнорируя качественные аспекты.

Данный отраслевой стандарт для звукозаписи и аудиопроизводства предоставляет возможности для многоканальной записи и сведения, использования виртуальных инструментов и эффектов, а также совместной работы над проектами в реальном времени.
Приведите название этого стандарта.

• Audacity
• Pro Tools
• Logic Pro

Для создания HDR-изображений требуются как специализированный софт, так и аппаратные средства.
Какие аппаратные требования предъявляются к оборудованию для создания исходных снимков для HDR-изображений?

• Для создания исходных снимков подойдет большинство современных цифровых камер и даже смартфонов с режимом HDR.
• Для создания исходных снимков подойдет большинство современных цифровых камер, но смартфоны использовать для этой цели нельзя.
• Для создания исходных снимков подойдет только зеркальная цифровая камера профессионального уровня, большинство современных цифровых камер для этой цели не могут быть использованы.

Интегрированные среды разработки (IDE) – это комплексные программные решения, которые предоставляют разработчикам удобный интерфейс для написания, тестирования и отладки кода.
В числе наиболее популярных IDE – мощная среда от Microsoft для разработки на C#, VB.NET, C++ и других языках. Поддерживает разработку приложений для Windows, мобильных платформ и веба.
Назовите данный продукт.

• IntelliJ IDEA
• Visual Studio
• Eclipse

Интегрированные среды разработки (IDE) – это комплексные программные решения, которые предоставляют разработчикам удобный интерфейс для написания, тестирования и отладки кода.
В числе наиболее популярных IDE – распространенная среда для разработки на Java, Kotlin и других языках. Она известна своими продвинутыми возможностями анализа кода и удобством использования.
Назовите данную среду разработки.

• IntelliJ IDEA
• Visual Studio
• PyCharm

Интегрированные среды разработки (IDE) – это комплексные программные решения, которые предоставляют разработчикам удобный интерфейс для написания, тестирования и отладки кода.
Например, специализированная IDE для Python от JetBrains, предоставляет широкий набор инструментов для разработки на Python, включая фреймворки для веб-разработки и научных вычислений
Назовите данный продукт.

• IntelliJ IDEA
• Visual Studio
• PyCharm

Одним из ключевых преимуществ тепловых карт является их способность наглядно представлять плотность и распределение данных. Цвета на карте могут варьироваться от холодных до теплых тонов, где теплые цвета обычно представляют более высокие значения, а холодные – более низкие.
Например, тепловые карты могут демонстрировать распределение населения по городам или регионам, показывая более плотно населенные районы в более теплых цветах
К какой области применения тепловых карт относится данный пример?

• Анализе веб-данных.
• Биоинформатика.
• География.

Одной из наиболее распространенных и важных задач в области аудиообработки является отделение голосов людей от фоновых звуков или эмбиента. Используя методы разделения звуковых образов, можно эффективно изолировать голосовые сигналы от фоновых шумов.
Например, разделение звуковых образов используется для улучшения ясности голосовых вызовов и видеоконференций в шумной среде. Алгоритмы, способные изолировать голос от шума, улучшают качество связи и повышают удобство использования телефонов, гарнитур и конференц-систем.
Какую область использования разделения звуковых образов иллюстрируют эти примеры?

• Музыкальная продукция.
• Видеопродакшен.
• Область коммуникационных технологий.

Одной из наиболее распространенных и важных задач в области аудиообработки является отделение голосов людей от фоновых звуков или эмбиента. Используя методы разделения звуковых образов, можно эффективно изолировать голосовые сигналы от фоновых шумов.
Разделение звуковых образов используется для множества целей, включая ремикширование и мастеринг треков. Например, технология разделения позволяет инженерам извлекать вокальные партии из существующих записей для их последующего использования в ремиксах или для создания новой музыки. Также это применяется для улучшения качества записи путем отделения и детальной обработки инструментальных и вокальных дорожек.
Какую область использования разделения звуковых образов иллюстрируют эти примеры?

• Музыкальная продукция.
• Видеопродакшен.
• Область коммуникационных технологий.

Основным принципом работы таких систем является непрерывный мониторинг состояния беспилотного летательного аппарата (БПЛА) с помощью датчиков (гироскопов, акселерометров, магнитометров) и применение корректирующих мер через исполнительные механизмы (например, моторы и сервоприводы) для поддержания заданной ориентации и высоты полета.
О каких системах идет речь?

• О системах навигации.
• О системах стабилизации.
• О системах защиты и маскировки.

Прикладные программные решения для разделения звуковых образов играют важную роль в множестве сфер, от музыкальной индустрии до улучшения аудио в образовательных и корпоративных презентациях. Программное обеспечение предоставляет специализированные инструменты для изоляции вокала и отделения фоновых шумов или музыки от основного аудиопотока.
Приведите примеры таких программных продуктов.

• iZotope RX, Adobe Audition.
• QuickTime, IINA.
• MediaMonkey, JRiver MediaCenter.

Разработчиками беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) была создана система, использующая комбинацию гироскопических сенсоров и алгоритмов машинного обучения для мгновенной коррекции полетного пути. Благодаря этому беспилотник способен эффективно противостоять воздействию ветра, сохраняя заданную траекторию и высоту. Тестирование в экстремальных условиях показало высокую эффективность системы, подтвердив ее способность адаптироваться к резким изменениям внешней среды.
Применение какой системы описано в этом примере?

• Это пример применения системы стабилизации.
• Это пример применения системы навигации.
• Это пример применения системы повышения мощности и скорости полета.

Разработчики систем стабилизации, несмотря на их значительные достижения и предложенные усовершенствования, сталкиваются с рядом технических и физических ограничений.
Что требуется для преодоления существующих ограничений систем стабилизации и управления беспилотных летательных аппаратов (БПЛА)?

• Требуется получение принципиально новой технологии стабилизации, без такой технологии преодолеть существующие ограничения невозможно.
• Требуется разработать новые более надежные и чувствительные сенсоры. Только это может помочь преодолеть существующие ограничения.
• Требуется комплексный подход, включающий исследования и разработку новых материалов, сенсоров и актуаторов с улучшенными характеристиками.

Сегментация изображений – это сложный процесс, который связан с рядом проблем и ограничений, особенно при использовании морфологических операций. Например, проблемы могут возникнуть, когда объекты на изображении находятся слишком близко друг к другу. Сегментация объектов в данном случае становится сложной, поскольку трудно разграничить их границы.
О какой проблеме идет речь?

• Проблема изменчивости формы и размера.
• Проблема наличия шума и артефактов.
• Проблема перекрытия объектов.

Сегментация изображений, ключевой этап в обработке визуальных данных, требует применения специализированных инструментов и языков программирования для эффективной обработки и анализа.
В частности, в этой области используют язык программирования, который является является одним из наиболее популярных в сфере вычислительной фотографии и обработки изображений, благодаря своей гибкости и доступности большого количества научных библиотек. Этот язык позволяет разработчикам быстро реализовывать сложные алгоритмы сегментации, обеспечивая тем самым ускорение исследований и разработок.
Назовите данный язык программирования.

• C++
• Python
• Rust

Сегментация изображений, ключевой этап в обработке визуальных данных, требует применения специализированных инструментов и языков программирования для эффективной обработки и анализа.
В частности, есть библиотека для глубокого обучения от Google, позволяющая эффективно реализовывать и тренировать сверточные нейронные сети (CNN), которые являются основой для многих современных методов сегментации изображений. Эта библиотека обеспечивает не только возможность обучения моделей на высоком уровне, но и их быстрое применение для обработки изображений в реальном времени.
О какой библиотеке идет речь?

• TensorFlow
• OpenCV
• Pillow

Существует специальный софт для создания HDR-изображений. Эти программы позволяют автоматически объединять снимки с разной экспозицией в одно HDR-изображение и предоставляют инструменты для дальнейшей тоновой коррекции и настройки контрастности.
Приведите пример программы для создания HDR-изображений.

• Photomatix Pro
• iZotope RX
• QuickTime
• Adobe Audition

Существуют различные инструменты и библиотеки для создания и обучения моделей искусственного интеллекта (ИИ). Примером может служить библиотека машинного обучения для Python, которая предоставляет простые и эффективные инструменты для анализа данных и построения моделей.
Назовите данную библиотеку.

• Scikit-learn
• Keras
• TensorFlow

Существуют различные инструменты и платформы для работы с большими данными.
В качестве примера можно назвать популярный фреймворк для обработки больших данных, который обеспечивает высокую скорость обработки за счет использования в памяти вычислений и оптимизированных алгоритмов. Он поддерживает различные типы задач, включая пакетную обработку, потоковую передачу данных, машинное обучение и графовые вычисления. Это делает его идеальным выбором для задач, требующих быстрой обработки и анализа данных в реальном времени.
О какой программной платформе говорится в данном примере?

• Apache Spark
• Loginom
• YTsaurus

Существуют различные инструменты и платформы для работы с большими данными.
В качестве примера отечественных решений можно упомянуть систему аналитической обработки данных, разработанную российской компанией. Она предоставляет инструменты для визуального программирования, обработки и анализа данных, машинного обучения. Платформа используется в различных отраслях для решения задач прогнозирования, оптимизации бизнес-процессов, управления рисками и многих других. Платформа поддерживает работу с большими объемами данных и обеспечивает высокую скорость обработки благодаря эффективным алгоритмам и возможности распределенной обработки.
О какой программной платформе говорится в данном примере?

• Loginom
• YTsaurus
• Apache Spark
• Hadoop

Существуют различные программы для обработки звука. Примером является популярное программное обеспечение для создания музыки на платформе macOS. Оно включает в себя инструменты для записи, редактирования и микширования музыкальных композиций, а также широкий выбор виртуальных инструментов и эффектов.
Назовите данную программу.

• Audacity
• Pro Tools
• Logic Pro

Эта библиотека является одной из наиболее известных и широко используется для обработки изображений и компьютерного зрения. Она предоставляет разработчикам комплексный набор алгоритмов и функций. Это включает в себя не только улучшение видимости изображений, но и более сложные процессы, такие как распознавание объектов и трекинг движения. Эта библиотека поддерживает разработку высокопроизводительных приложений для реального времени, что делает ее незаменимой для проектов, связанных с автоматической обработкой визуальной информации.
Назовите описанную библиотеку.

• OpenCV
• Pillow
• TensorFlow

Это расстояние в текстовой информации, также известное как «редакционное расстояние», является мерой различия между двумя строками (в контексте NLP – между двумя словами). Оно определяется как минимальное количество односимвольных операций (вставки, удаления, замены), необходимых для преобразования одного слова в другое. Например, между словами «кот» и «скот» это расстояние равно 1, так как требуется одна вставка символа «с» для преобразования одного слова в другое.
О каком расстоянии идет речь?

• Расстояние Хэмминга.
• Расстояние Левенштейна.
• Расстояние Махаланобиса.

Этот процесс в контексте текстовой информации включает группировку слов или предложений на основе их семантической близости или других схожих характеристик. Эта задача позволяет структурировать большие объемы текстовых данных, выявляя в них скрытые паттерны и темы. Данный метод может использоваться для идентификации синонимов или тематически связанных терминов в больших корпусах текста. Например, слова «автомобиль», «машина» и «транспортное средство» могут быть сгруппированы в одну группу – это значительно упрощает анализ текста, позволяя системам обработки естественного языка (NLP) лучше понимать контекст и смысл текстов.
О каком процессе идет речь?

• кластеризация
• токенизация
• лемматизация