БЖБ «Машиналық оқытудың алгоритмдері» — Информатика, 10‑сынып

СУММАТИВНОЕ ОЦЕНИВАНИЕ ЗА РАЗДЕЛ (СОР)

Предмет: Информатика

Класс: 10

Раздел: Машиналық оқытудың алгоритмдері

Язык: Қазақ тілі

Общее количество баллов: 15

Цели обучения: 10.4.1.1 – Машиналық оқытудың негізгі түсініктерін білу; 10.4.1.2 – Бақыланатын және бақыланбайтын оқыту алгоритмдерін ажырату; 10.4.1.3 – Қарапайым деректер жиынын жіктеу үшін k-ең жақын көрші (kNN) алгоритмін қолдану.

Вариант 1

Задание 1 (5 баллов)

Тест. Машиналық оқытудың негізгі түсініктері мен алгоритмдері.

1. Машиналық оқытудың негізгі мақсаты қандай? (1 балл)
   А) Компьютерді бағдарламалау тілін үйрету.
   Б) Деректерді сақтау әдістерін жетілдіру.
   В) Мәліметтер негізінде үлгілерді тану және болжам жасау.
   Г) Желілік байланыс жылдамдығын арттыру.
2. Бақыланатын оқытудың (supervised learning) басты ерекшелігі қандай? (1 балл)
   А) Деректер жиынында тек кіріс айнымалылар ғана болады.
   Б) Оқыту үшін белгіленген (labeled) деректер қолданылады.
   В) Алгоритм өздігінен топтарға бөлуді үйренеді.
   Г) Жүйе адамның араласуынсыз жұмыс істейді.
3. Бақыланбайтын оқытудың (unsupervised learning) мысалы қандай? (1 балл)
   А) Спам-хаттарды сүзгілеу.
   Б) Клиенттерді сатып алу әдеттері бойынша сегменттеу.
   В) Үйдің бағасын оның көлемі мен орналасуы бойынша болжау.
   Г) Қолжазбаны тану.
4. k-ең жақын көрші (kNN) алгоритмінде «k» параметрі нені білдіреді? (1 балл)
   А) Алгоритмнің қайталану санын.
   Б) Жаңа нысанды жіктеу үшін қарастырылатын ең жақын көршілердің санын.
   В) Деректер жиынындағы өлшемдер санын.
   Г) Оқыту жиынының пайыздық үлесін.
5. kNN алгоритмі қандай қашықтық өлшемін жиі пайдаланады? (1 балл)
   А) Манхэттен қашықтығы.
   Б) Евклид қашықтығы.
   В) Чебышев қашықтығы.
   Г) Косинустық ұқсастық.