Основы искусственного интеллекта. 5 семестр. МОИ (МТИ) — часть 1

СПИСОК ВОПРОСОВ

Задача классификации – это задача
Задача автоматической идентификации марки машины по ее изображению – это задача
Задача автоматического выделения похожих новостных статей без размеченной выборки – это задача
Обучение с учителем характеризуется
Задача понижения размерности признакового пространства – это задача
Задачу машинного обучения можно представить в виде последовательности выполнения действий по выбору оптимальной решающей функции f из многопараметрического семейства F. Задача обучения сводится к задаче оптимизации на этапе:
Если мы предсказываем среднюю стоимость машины в зависимости от ее класса, то класс представляет собой
Задачу машинного обучения можно представить в виде последовательности выполнения действий по выбору оптимальной решающей функции f из многопараметрического семейства F. Выбор модели машинного обучения происходит на этапе:
Если мы предсказываем средние затраты на обслуживание машины, то максимальная скорость разгона машины – это
Эмпирический риск вводится исходя из предположения, что
Процедура LearnID3 состоит в:
Решающие деревья обладают следующими свойствами:
Метод опорных векторов (Support Vectors Machine, SVM):
Выберете верное утверждение:
Градиентный бустинг - это:

Случайный лес – это:
Метод K-Means - это:
Недостатки k-means:
Выберете верное утверждение:
В каком случае метрика accuracy будет репрезентативной