245
Mikä on koneoppimisen määritelmä?
Eräänlainen tekoäly, joka harjoittaa algoritmeja tunnistamaan datassa olevia malleja.
Ohjelmointikieli, jota käytetään web-kehitykseen.
Tieteelliseen laskemiseen käytetty käyttöjärjestelmä.
Tietokannan hallintajärjestelmä laajamittaiseen tietojenkäsittelyyn.
Mikä on koneoppimisen tavoite?
Jotta koneet voisivat ajatella ja oppia kuten ihmiset.
Automatisoida toistuvia tehtäviä.
Tehdä koneista nopeampia ja tehokkaampia.
Uusien ohjelmointikielien luomiseen.
Mitkä ovat kolme koneoppimistyyppiä?
Valvottu, valvomaton ja vahvistus.
Syntaksi, semantiikka ja pragmatiikka.
Staattista, dynaamista ja evolutiivista.
Strukturoitu, strukturoimaton ja puolirakenteinen.
Mitä on ohjattu oppiminen?
Koneoppimisen tyyppi, jossa algoritmia opetetaan merkittyjen tietojen perusteella.
3 Koneoppimisen tyyppi, jossa algoritmi on opetettu merkitsemättömälle datalle.
4 Koneoppimisen tyyppi, jossa algoritmi oppii yrityksen ja erehdyksen kautta.
5 Koneoppimisen tyyppi, jossa algoritmi on koulutettu käyttämään sekä merkittyjä että merkitsemättömiä tietoja.
Mitä on ohjaamaton oppiminen?
Koneoppimisen tyyppi, jossa algoritmia opetetaan merkittyjen tietojen perusteella.
Koneoppimisen tyyppi, jossa algoritmi opetetaan merkitsemättömälle datalle.
Koneoppimisen tyyppi, jossa algoritmi oppii yrityksen ja erehdyksen kautta.
Koneoppimisen tyyppi, jossa algoritmi on koulutettu käyttämään sekä merkittyjä että merkitsemättömiä tietoja.
Mitä vahvistusoppiminen on?
Koneoppimisen tyyppi, jossa algoritmia opetetaan merkittyjen tietojen perusteella.
Koneoppimisen tyyppi, jossa algoritmi opetetaan merkitsemättömälle datalle.
Koneoppimisen tyyppi, jossa algoritmi on koulutettu käyttämään sekä merkittyjä että merkitsemättömiä tietoja.
Koneoppimisen tyyppi, jossa algoritmi oppii yrityksen ja erehdyksen kautta.
Mitä eroa on ohjatun ja ohjaamattoman oppimisen välillä?
Ohjattu oppiminen vaatii merkittyä dataa, kun taas ohjaamaton oppiminen ei.
Ohjattu oppiminen vaatii merkitsemätöntä dataa, kun taas ohjaamaton oppiminen ei.
Ohjattu oppiminen käyttää yritystä ja erehdystä, kun taas ohjaamaton oppiminen ei.
Ohjatun ja ohjaamattoman oppimisen välillä ei ole eroa.
Mitä koneoppimisessa on ylisovitus?
Kun malli on liian monimutkainen ja sopii harjoitustietoihin liian tarkasti, mikä johtaa huonoon suorituskykyyn uusilla tiedoilla.
Kun malli on liian yksinkertainen eikä sovi harjoitustietoihin riittävän tarkasti, mikä johtaa huonoon suorituskykyyn uusilla tiedoilla.
Kun malli pystyy yleistämään hyvin uuteen dataan.
Kun malli ei pysty oppimaan uudesta tiedosta.
Erittäin vaikuttava!
Onnittelut koneoppimiskyselyn läpäisemisestä! Kova työsi ja omistautumisesi ovat tuottaneet tulosta, ja sinun pitäisi olla ylpeä saavutuksestasi. Jatka samaan malliin ja jatka oppimista ja kasvua tällä jännittävällä alalla. Hyvin tehty!
Vielä on parantamisen varaa!
Ei haittaa, jos et onnistunut tässä tietokilpailussa niin hyvin kuin toivoit. On tärkeää muistaa, että jokaisella on parantamisen varaa ja se on loistava tilaisuus oppia uutta. Käytä jonkin aikaa materiaalin tutkimiseen ja yritä uudelleen. Harjoittelemalla ja omistautumalla pystyt ensi kerralla paremmin. Älä luovuta!
