Тест: Основные понятия машинного обучения
Предмет: Информатика
Класс: 10
Цели обучения: 10.1.2.2 объяснять основные понятия машинного обучения (модель, обучение, обучающие данные, признаки и прогнозирование)
Вопросов: 10
Время: 20 мин
Вопрос 1
Что в контексте машинного обучения понимается под «обучающими данными»?
Выберите один ответ.
A) Набор примеров, на основе которых алгоритм учится находить закономерности
B) Программный код, написанный разработчиком для управления компьютером
C) Результат работы обученной модели при проверке на новых объектах
D) Список всех технических характеристик процессора и оперативной памяти
Вопрос 2
Какую роль в машинном обучении играют «признаки» (features)?
Выберите один ответ.
A) Это измеряемые свойства или характеристики объекта, используемые для анализа
B) Это окончательный прогноз, который делает нейронная сеть
C) Это ошибки, допущенные алгоритмом в процессе тренировки
D) Это внешние устройства ввода данных, такие как мышь или клавиатура
Вопрос 3
Что представляет собой «модель» в машинном обучении?
Выберите один ответ.
A) Математическое представление закономерностей, полученное в процессе обучения
B) Физическое устройство, имитирующее работу человеческого мозга
C) Набор правил, жестко заданных программистом вручную
D) Графический интерфейс программы для отображения статистики