Итоговый тест
Обучение с … – это тип обучения, при котором алгоритм получает обратную связь о правильности своих действий через награды или штрафы
Статистическая оценка параметра – это …
… оценка – это приближенное значение параметра, представленное одним числом, рассчитанным по выборке
… – это множество допустимых параметров модели, среди которых выбирается наилучшее решение в процессе обучения
Модель при обучении минимизирует …
Установите соответствие между типом задачи в машинном обучении и функцией потерь/критерием:
В машинном обучении функция … – это формальное выражение того, насколько сильно предсказание модели отличается от истинного значения
Установите соответствие между понятием машинного обучения и его характеристикой:
Линейная … – это модель, предполагающая линейную зависимость между входными признаками и выходной переменной
Коэффициент β1 в линейной модели регрессии – это коэффициент …
Для подбора параметров линейной регрессии используется метод …
Если включить в модель нерелевантные признаки, в результате этого …
Расположите в правильной последовательности этапы оптимизации модели с помощью градиентного спуска:
Такой алгоритм, как …, решает задачу бинарной классификации
Выходом модели логистической регрессии является …
Расположите в правильном порядке этапы бинарной классификации логистической моделью:
… – это метод оценки модели, когда данные многократно делятся на обучающую и тестовую выборки
Расположите этапы выбора модели в машинном обучении:
Установите соответствие между алгоритмом и его характеристикой:
Расположите в правильном порядке этапы построения случайного леса:
… – это техника, при которой ошибки предыдущих моделей исправляются следующими моделями
Говоря о том, что происходит с весами объектов, которые были неправильно классифицированы методом AdaBoost, можно утверждать, что они …
Английское название метода кодирования категориальных признаков целыми числами без создания дополнительных признаков, – …
Установите соответствие между понятием и его характеристикой:
Операция Max Pooling …
… – это задача группировки объектов таким образом, чтобы внутри групп объекты были похожи друг на друга
Такой метод, как …, использует иерархическую структуру кластеров
Метод полной связи (complete linkage) в иерархической кластеризации измеряет … расстояние между точками
На первом этапе применения метода главных компонент (PCA) происходит …
… Кульбака–Лейблера – это мера расхождения между двумя вероятностными распределениями, минимизируемая в алгоритме t-SNE
Компетентностный тест
Инженер обучает линейную модель на признаках, где наблюдается сильная корреляция между несколькими переменными.
Какая техника поможет стабилизировать модель?
Модель линейной регрессии, обученная без регуляризации, показывает хорошее качество на обучении, но плохое на тесте.
Какое улучшение возможно в этом случае?
Аналитик пытается построить вероятностную модель классификации, не имея явной информации о плотностях классов.
Какую стратегию можно использовать в этом случае?
Модель классификации демонстрирует высокое качество на обучении, но низкое – на тестировании.
Что поможет решить эту проблему?
Аналитик обучает ансамбль моделей и хочет объединить выходы моделей разных типов для повышения качества.
Какую стратегию он должен использовать?
Аналитик обучает модель градиентного бустинга для регрессии, но замечает ее сильное переобучение.
Какой параметр стоит в первую очередь изменить?
Инженер строит модель XGBoost для задачи классификации с несбалансированными классами.
Что поможет улучшить качество классификации малых классов?
Разработчик обучает свёрточную нейронную сеть для распознавания объектов на изображениях.
Как можно уменьшить размерность карты признаков без потери важной информации?
Отзывы
Отзывов пока нет.