Pytania i odpowiedzi
Programowanie systemów rozproszonych
Zebrane pytania i odpowiedzi do zestawu.
Ilość pytań: 31
Rozwiązywany: 1094 razy
Pytanie 21
Pojęcie tensora występujące często w dziedzinie uczenia głębokiego oznacza
uogólnienie pojęcia macierzy na wiele wymiarów
Pytanie 22
Metoda K najbliższych sąsiadów wybiera sąsiadów analizowanego punktu
najbliższych pod względem prognozowanej wartości
Pytanie 23
Która z poniższych metod NIE służy do wyznaczania odległości pomiędzy skupieniami:
metoda k-średnich
Pytanie 24
Problem klasyfikacyjny można zamienić na problem regresyjny poprzez:
zamianę zmiennych kategorycznych na ciągłe
Pytanie 25
.Algorytm aglomeracyjny rozpoczyna proces analizy od stanu, w którym:
każdy obiekt tworzy osobne skupienie
Pytanie 26
Aby wyeliminować tzw. efekt przeuczenia sieci neuronowej (uczenie nadzorowane), należy uznać za optymalny (ostateczny) zbiór wartości wag, otrzymany w momencie:
minimum błędu dla ciągu walidacyjnego
Pytanie 27
Istotną WADĄ sieci neuronowych jako modeli eksploracji danych jest
brak zdolności wyjaśniania (uzasadniania) wygenerowanych odpowiedzi
Pytanie 28
W pewnym problemie eksploracji danych zmienna wyjściowa (zależna) przyjmuje 3 możliwe wartości: “biały”, “czerwony”, “niebieski”. Dany problem zaliczamy do zadań:
klasyfikacji wzorcowej
Pytanie 29
Hiperparametrami modelu nazywa się parametry, które:
sterują przebiegiem procesu uczenia modelu
Pytanie 30
Typowy zbiór danych używany do trenowania modeli uczenia maszynowego składa się z:
obserwacji obejmujących cechy
Pytanie 31
Problem regresyjny polega na:
prognozowaniu wartości na podstawie obserwowanych cech