196
Vad är definitionen av maskininlärning?
En typ av artificiell intelligens som involverar träningsalgoritmer för att känna igen mönster i data.
Ett programmeringsspråk som används för webbutveckling.
Ett operativsystem som används för vetenskaplig databehandling.
Ett databashanteringssystem för storskalig databehandling.
Vad är målet med maskininlärning?
Att göra det möjligt för maskiner att tänka och lära sig som människor.
För att automatisera repetitiva uppgifter.
För att göra maskiner snabbare och effektivare.
För att skapa nya programmeringsspråk.
Vilka är de tre typerna av maskininlärning?
Övervakad, oövervakad och förstärkning.
Syntax, semantik och pragmatik.
Statisk, dynamisk och evolutionär.
Strukturerad, ostrukturerad och semistrukturerad.
Vad är övervakat lärande?
En typ av maskininlärning där algoritmen tränas på märkta data.
3EN typ av maskininlärning där algoritmen tränas på omärkta data.
4EN typ av maskininlärning där algoritmen lär sig genom försök och fel.
5EN typ av maskininlärning där algoritmen tränas på både märkta och omärkta data.
Vad är oövervakat lärande?
En typ av maskininlärning där algoritmen tränas på märkta data.
En typ av maskininlärning där algoritmen tränas på omärkta data.
En typ av maskininlärning där algoritmen lär sig genom försök och fel.
En typ av maskininlärning där algoritmen tränas på både märkta och omärkta data.
Vad är reinforcement learning?
En typ av maskininlärning där algoritmen tränas på märkta data.
En typ av maskininlärning där algoritmen tränas på omärkta data.
En typ av maskininlärning där algoritmen tränas på både märkta och omärkta data.
En typ av maskininlärning där algoritmen lär sig genom försök och fel.
Vad är skillnaden mellan övervakat och oövervakat lärande?
Övervakat lärande kräver märkta data, medan oövervakat lärande inte gör det.
Övervakat lärande kräver omärkta data, medan oövervakat lärande inte gör det.
Övervakat lärande använder försök och fel, medan oövervakat lärande inte gör det.
Det finns ingen skillnad mellan övervakat och oövervakat lärande.
Vad är övermontering i maskininlärning?
När en modell är för komplex och passar träningsdata för nära, vilket resulterar i dålig prestanda på nya data.
När en modell är för enkel och inte passar träningsdata tillräckligt nära, vilket resulterar i dålig prestanda på nya data.
När en modell kan generalisera väl till nya data.
När en modell inte kan lära av nya data.
Mycket imponerande!
Grattis till att ha klarat Machine Learning quiz! Ditt hårda arbete och engagemang har lönat sig, och du borde vara stolt över din prestation. Fortsätt det stora arbetet och fortsätt att lära och växa inom detta spännande område. Bra gjort!
Det finns fortfarande utrymme för förbättringar!
Det är okej om du inte gjorde så bra som du hoppades på den här frågesporten. Det är viktigt att komma ihåg att alla har utrymme för förbättringar och det är ett utmärkt tillfälle att lära sig något nytt. Ta dig tid att studera materialet och försök igen. Med övning och engagemang kommer du att kunna göra bättre nästa gång. Ge inte upp!
