351
Jaká je definice strojového učení?
Typ umělé inteligence, která zahrnuje školení algoritmy rozpoznat vzory v datech.
Programovací jazyk používaný pro vývoj webových aplikací.
Operační systém používaný pro vědecké výpočty.
Systém správy databází pro rozsáhlé zpracování dat.
Jaký je cíl strojového učení?
Umožnit strojům myslet a učit se jako lidé.
Automatizovat opakující se úkoly.
Aby byly stroje rychlejší a efektivnější.
Vytvoření nových programovacích jazyků.
Jaké jsou tři typy strojového učení?
Pod dohledem, bez dozoru, a posílení.
Syntaxe, sémantika a pragmatika.
Statické, dynamické a evoluční.
Strukturované, nestrukturované a polostrukturované.
Co je to učení pod dohledem?
Typ strojového učení, kde je algoritmus trénován na označených datech.
3A Typ strojového učení, kde je algoritmus trénován na neoznačených datech.
4A Typ strojového učení, kde se algoritmus učí metodou pokusů a omylů.
5A Typ strojového učení, kde je algoritmus trénován na označených i neoznačených datech.
Co je učení bez dozoru?
Typ strojového učení, kde je algoritmus trénován na označených datech.
Typ strojového učení, kde je algoritmus trénován na neoznačených datech.
Typ strojového učení, kde se algoritmus učí metodou pokusů a omylů.
Typ strojového učení, kde je algoritmus trénován na označených i neoznačených datech.
Co je posilovací učení?
Typ strojového učení, kde je algoritmus trénován na označených datech.
Typ strojového učení, kde je algoritmus trénován na neoznačených datech.
Typ strojového učení, kde je algoritmus trénován na označených i neoznačených datech.
Typ strojového učení, kde se algoritmus učí metodou pokusů a omylů.
Jaký je rozdíl mezi učením pod dohledem a bez dozoru?
Učení pod dohledem vyžaduje označená data, zatímco učení bez dozoru ne.
Učení pod dohledem vyžaduje neoznačená data, zatímco učení bez dozoru ne.
Učení pod dohledem používá pokus a omyl, zatímco učení bez dozoru ne.
Neexistuje žádný rozdíl mezi učením pod dohledem a bez dozoru.
Co je nadměrné vybavení ve strojovém učení?
Když je model příliš složitý a příliš těsně zapadá do tréninkových dat, což má za následek špatný výkon nových dat.
Když je model příliš jednoduchý a neodpovídá tréninkovým datům dostatečně těsně, což má za následek špatný výkon nových dat.
Když je model schopen dobře zobecnit na nová data.
Když se model nedokáže poučit z nových dat.
Velmi působivé!
Gratulujeme k absolvování kvízu o strojovém učení! Vaše tvrdá práce a odhodlání se vyplatily a měli byste být hrdí na svůj úspěch. Pokračujte ve skvělé práci a pokračujte v učení a růstu v této vzrušující oblasti. Výborně!
Stále existuje prostor pro zlepšení!
Je v pořádku, pokud jste v tomto kvízu neudělali tak dobře, jak jste doufali. Je důležité si uvědomit, že každý má prostor pro zlepšení a je to skvělá příležitost naučit se něco nového. Udělejte si čas na prostudování materiálu a zkuste to znovu. S praxí a obětavostí to příště zvládnete lépe. Nevzdávej to!
