216
Jaka jest definicja uczenia maszynowego?
Rodzaj sztucznej inteligencji, która polega na szkoleniu algorytmów rozpoznawania wzorców w danych.
Język programowania używany do tworzenia stron internetowych.
System operacyjny używany do obliczeń naukowych.
System zarządzania bazami danych do przetwarzania danych na dużą skalę.
Jaki jest cel uczenia maszynowego?
Aby umożliwić maszynom myślenie i uczenie się jak ludzie.
Automatyzacja powtarzalnych zadań.
Aby maszyny były szybsze i bardziej wydajne.
Tworzenie nowych języków programowania.
Jakie są trzy rodzaje uczenia maszynowego?
Nadzorowane, nienadzorowane i wzmacniane.
Składnia, semantyka i pragmatyka.
Statyczne, dynamiczne i ewolucyjne.
Ustrukturyzowany, nieustrukturyzowany i częściowo ustrukturyzowany.
Czym jest uczenie nadzorowane?
Rodzaj uczenia maszynowego, w którym algorytm jest szkolony na oznaczonych danych.
3A typ uczenia maszynowego, w którym algorytm jest szkolony na nieoznakowanych danych.
4rodzaj uczenia maszynowego, w którym algorytm uczy się metodą prób i błędów.
5A typ uczenia maszynowego, w którym algorytm jest szkolony zarówno na danych oznaczonych, jak i nieoznakowanych.
Czym jest uczenie się bez nadzoru?
Rodzaj uczenia maszynowego, w którym algorytm jest szkolony na oznaczonych danych.
Rodzaj uczenia maszynowego, w którym algorytm jest szkolony na nieoznakowanych danych.
Rodzaj uczenia maszynowego, w którym algorytm uczy się metodą prób i błędów.
Rodzaj uczenia maszynowego, w którym algorytm jest szkolony zarówno na oznaczonych, jak i nieoznakowanych danych.
Czym jest uczenie się przez wzmocnienie?
Rodzaj uczenia maszynowego, w którym algorytm jest szkolony na oznaczonych danych.
Rodzaj uczenia maszynowego, w którym algorytm jest szkolony na nieoznakowanych danych.
Rodzaj uczenia maszynowego, w którym algorytm jest szkolony zarówno na oznaczonych, jak i nieoznakowanych danych.
Rodzaj uczenia maszynowego, w którym algorytm uczy się metodą prób i błędów.
Jaka jest różnica między nauką nadzorowaną a nienadzorowaną?
Nadzorowane uczenie się wymaga oznaczonych danych, podczas gdy uczenie się bez nadzoru nie.
Nadzorowane uczenie się wymaga nieoznakowanych danych, podczas gdy uczenie się bez nadzoru nie.
Uczenie nadzorowane wykorzystuje metody prób i błędów, podczas gdy uczenie się bez nadzoru nie.
Nie ma różnicy między nauką nadzorowaną a nienadzorowaną.
Czym jest overfitting w uczeniu maszynowym?
Gdy model jest zbyt złożony i zbyt ściśle dopasowuje dane treningowe, co powoduje słabą wydajność nowych danych.
Gdy model jest zbyt prosty i nie pasuje do danych treningowych wystarczająco blisko, co powoduje słabą wydajność nowych danych.
Kiedy model jest w stanie dobrze uogólnić na nowe dane.
Gdy model nie jest w stanie uczyć się na podstawie nowych danych.
Bardzo imponujące!
Gratulujemy zaliczenia quizu uczenia maszynowego! Twoja ciężka praca i poświęcenie opłaciły się i powinieneś być dumny ze swoich osiągnięć. Kontynuuj wspaniałą pracę i kontynuuj naukę i rozwijaj się w tej ekscytującej dziedzinie. Dobra robota!
Wciąż jest miejsce na poprawę!
W porządku, jeśli nie poradziłeś sobie tak dobrze, jak się spodziewałeś w tym quizie. Ważne jest, aby pamiętać, że każdy ma miejsce na ulepszenia i jest to świetna okazja, aby nauczyć się czegoś nowego. Poświęć trochę czasu na przestudiowanie materiału i spróbuj ponownie. Dzięki praktyce i poświęceniu następnym razem będziesz w stanie zrobić lepiej. Nie poddawaj się!
