15 întrebări și răspunsuri la testul de învățare automată

Învățarea automată (machine learning) este un subdomeniu al inteligenței artificiale (AI) care se concentrează pe dezvoltarea de algoritmi și modele ce permit calculatoarelor să învețe și să facă predicții sau decizii bazate pe date. Acest domeniu a revoluționat numeroase industrii, de la sănătate și finanțe la marketing și transporturi.

Tipuri de învățare automată:
1. Învățare supravegheată: Algoritmii sunt antrenați pe un set de date etichetate, ceea ce înseamnă că pentru fiecare exemplu din datele de antrenament, răspunsul corect este cunoscut. Scopul este de a învăța o funcție care poate face predicții pentru date noi.
Clasificare: Predicția unei etichete discrete, cum ar fi detectarea e-mailurilor spam.
Regresie: Predicția unei valori continue, cum ar fi prețul unei case.

2. Învățare nesupravegheată: Algoritmii trebuie să găsească structuri și tipare în datele care nu sunt etichetate.
Clustering (Grupare): Împărțirea datelor în grupuri similare, cum ar fi segmentarea clienților.
Reducerea dimensionalității: Reducerea numărului de variabile pentru a simplifica analiza datelor.

3. Învățare semi-supravegheată: Combină seturi mici de date etichetate cu seturi mari de date neetichetate pentru a îmbunătăți precizia modelelor.

4. Învățare prin întărire: Algoritmii învață prin interacțiune cu un mediu și prin obținerea de recompense sau penalizări pentru acțiunile lor. Este utilizată frecvent în dezvoltarea de agenți autonomi și roboți.

Algoritmi comuni de învățare automată:
Regresie liniară: Un model simplu folosit pentru a prezice o valoare continuă pe baza unei relații liniare între variabile.
Regresie logistică: Utilizată pentru clasificare binară, prezicând probabilitatea ca un eveniment să apară.
Mașini cu vectori de suport (SVM): Algoritmi puternici pentru clasificare și regresie.
Rețele neuronale: Modele inspirate de creierul uman, utilizate pentru sarcini complexe precum recunoașterea imaginilor și procesarea limbajului natural.
Arbori de decizie: Modele care folosesc o structură arborească pentru a lua decizii bazate pe reguli simple.
Păduri aleatorii (Random Forest): Combinații de arbori de decizie pentru a îmbunătăți precizia și a reduce supraînvățarea.
K-means clustering: Algoritm de grupare utilizat pentru a împărți datele în k grupuri bazate pe similarități.

Etapele procesului de învățare automată:
1. Colectarea datelor: Adunarea datelor relevante din surse variate.
2. Pregătirea datelor: Curățarea și preprocesarea datelor, inclusiv tratarea valorilor lipsă și normalizarea variabilelor.
3. Divizarea datelor: Împărțirea datelor în seturi de antrenament și testare.
4. Antrenarea modelului: Utilizarea datelor de antrenament pentru a construi și ajusta modelul.
5. Evaluarea modelului: Testarea modelului pe datele de testare pentru a-i evalua performanța.
6. Îmbunătățirea modelului: Ajustarea hiperparametrilor și rafinarea modelului pentru a obține rezultate mai bune.
7. Implementarea și monitorizarea: Implementarea modelului într-un mediu real și monitorizarea performanței acestuia în timp.

Aplicații ale învățării automate:
Recunoașterea vocală: Tehnologii precum Siri și Google Assistant.
Analiza imaginii: Recunoașterea facială și clasificarea obiectelor în imagini.
Sistemele de recomandare: Algoritmi care sugerează produse pe platforme precum Amazon și Netflix.
Diagnosticul medical: Identificarea bolilor și condițiilor de sănătate din datele medicale.
Analiza financiară: Predicția piețelor financiare și detectarea fraudelor.
Vehicule autonome: Mașini care pot conduce singure, bazându-se pe datele de senzori și algoritmi de învățare automată.

Prezentare generală a articolului

Partea 1: 15 întrebări și răspunsuri la testul de învățare automată

1. Ce este învățarea automată (machine learning)?
A) Un subdomeniu al inteligenței artificiale care permite calculatoarelor să învețe din date
B) Un program care rulează automat pe un calculator
C) Un algoritm folosit pentru sortarea fișierelor
D) O metodă de stocare a datelor

Răspuns corect: A) Un subdomeniu al inteligenței artificiale care permite calculatoarelor să învețe din date

2. Care dintre următoarele este un tip de învățare automată?
A) Învățare teoretică
B) Învățare supravegheată
C) Învățare fizică
D) Învățare automată experimentală

Răspuns corect: B) Învățare supravegheată

3. Ce este un algoritm de clasificare?
A) Un algoritm care organizează datele în fișiere
B) Un algoritm care prezice valori continue
C) Un algoritm care asociază datele unei etichete discrete
D) Un algoritm care găsește structuri ascunse în date

Răspuns corect: C) Un algoritm care asociază datele unei etichete discrete

4. Ce metodă de învățare automată utilizează seturi de date etichetate pentru antrenament?
A) Învățare nesupravegheată
B) Învățare prin întărire
C) Învățare supravegheată
D) Învățare semi-supravegheată

Răspuns corect: C) Învățare supravegheată

5. Ce algoritm este folosit pentru a prezice o valoare continuă?
A) Clasificare
B) Clustering
C) Regresie
D) Întărire

Răspuns corect: C) Regresie

6. Ce tehnică este utilizată pentru a reduce numărul de variabile dintr-un set de date?
A) Clasificare
B) Regresie
C) Clustering
D) Reducerea dimensionalității

Răspuns corect: D) Reducerea dimensionalității

7. Care dintre următoarele este un algoritm de învățare nesupravegheată?
A) Rețele neuronale
B) K-means clustering
C) Regresie logistică
D) SVM (Mașini cu vectori de suport)

Răspuns corect: B) K-means clustering

8. Ce este overfitting-ul într-un model de învățare automată?
A) Atunci când modelul nu învață suficient din date
B) Atunci când modelul se potrivește prea bine datelor de antrenament, dar performează slab pe date noi
C) Atunci când modelul se antrenează prea rapid
D) Atunci când modelul este utilizat pentru o sarcină greșită

Răspuns corect: B) Atunci când modelul se potrivește prea bine datelor de antrenament, dar performează slab pe date noi

9. Care este scopul unui set de date de testare?
A) Antrenarea modelului
B) Validarea modelului în timpul antrenamentului
C) Evaluarea performanței modelului pe date nevăzute anterior
D) Curățarea datelor înainte de antrenament

Răspuns corect: C) Evaluarea performanței modelului pe date nevăzute anterior

10. Ce este o rețea neuronală?
A) Un model inspirat de creierul uman, utilizat pentru sarcini complexe
B) Un algoritm de clustering
C) Un tip de regresie
D) O tehnică de reducere a dimensionalității

Răspuns corect: A) Un model inspirat de creierul uman, utilizat pentru sarcini complexe

11. Ce este un hiperparametru într-un model de învățare automată?
A) O variabilă ajustată în timpul antrenamentului modelului
B) O constantă folosită în timpul predicției
C) O variabilă setată înainte de antrenament, care afectează procesul de învățare
D) Un tip de date folosit pentru antrenament

Răspuns corect: C) O variabilă setată înainte de antrenament, care afectează procesul de învățare

12. Care este scopul algoritmului de regresie logistică?
A) Predicția unei valori continue
B) Clasificarea datelor în categorii binare
C) Gruparea datelor nestructurate
D) Reducerea dimensiunii datelor

Răspuns corect: B) Clasificarea datelor în categorii binare

13. Ce este un model de regresie liniară?
A) Un model care prezice valori discrete
B) Un model care grupează datele similare
C) Un model care prezice valori continue bazate pe o relație liniară
D) Un model de întărire

Răspuns corect: C) Un model care prezice valori continue bazate pe o relație liniară

14. Ce tip de învățare automată implică interacțiunea unui agent cu un mediu pentru a maximiza o recompensă?
A) Învățare supravegheată
B) Învățare nesupravegheată
C) Învățare semi-supravegheată
D) Învățare prin întărire

Răspuns corect: D) Învățare prin întărire

15. Ce este validarea încrucișată (cross-validation)?
A) O metodă de antrenament a modelului folosind toate datele disponibile
B) O metodă de evaluare a performanței modelului prin împărțirea datelor în mai multe seturi de antrenament și testare
C) O tehnică de curățare a datelor înainte de antrenament
D) O tehnică de reducere a dimensionalității

Răspuns corect: B) O metodă de evaluare a performanței modelului prin împărțirea datelor în mai multe seturi de antrenament și testare

Partea 2: OnlineExamMaker AI Question Generator: Generați întrebări pentru orice subiect

Generați automat întrebări folosind AI

Generați întrebări pentru orice subiect
100% gratuit pentru totdeauna

Partea 3: Creator de chestionare online gratuit – OnlineExamMaker

OnlineExamMaker este o platformă de testare online care oferă cel mai bun instrument de creare de chestionare atât pentru profesori, cât și pentru companii. Această platformă all-in-one oferă o gamă largă de funcții și instrumente care permit crearea eficientă de chestionare, administrarea securizată a testelor, supravegherea de la distanță și analizarea rezultatelor perspicace. OnlineExamMaker include funcții avansate de supraveghere online, asigurând integritatea examenului și prevenind înșelăciunea. Monitorizarea video bazată pe inteligență artificială, recunoașterea facială și analiza de partajare a ecranului ajută organizatorii de examene să mențină credibilitatea și corectitudinea evaluărilor.

Creați-vă următorul test/examen cu OnlineExamMaker

SAAS, gratuit pentru totdeauna
Proprietatea 100% a datelor