Информационни технологии · 10 клас · Програмиране и изкуствен интелект

Машинно самообучение: тренировъчен и тестов набор

Име: Клас: Дата:

Какво е машинно самообучение (machine learning)?
- А) Компютърът се учи сам да се включва
- Б) Ръчно въвеждане на всички отговори
- В) Компютърът открива закономерности от примерни данни
- Г) Копиране на файлове от интернет
Защо данните се разделят на тренировъчен и тестов набор?
- А) За да се намали размерът на файла
- Б) За да се ускори интернетът
- В) За да се изтрият грешните данни
- Г) За да се провери моделът с данни, които не е виждал
Какво е преобучение (overfitting)?
- А) Моделът запомня тренировъчните данни, но греши с нови
- Б) Моделът се обучава твърде кратко
- В) Моделът изтрива данните
- Г) Моделът работи само без интернет
Модел е обучен само със снимки на кучета от една порода. Какъв е вероятният проблем?
- А) Ще работи по-бързо
- Б) Ще разпознава всички животни
- В) Ще разпознава зле кучета от други породи
- Г) Няма да има проблем
Модел е тестван с 200 примера и е познал 180 от тях. Каква е точността му?
- А) 80%
- Б) 18%
- В) 90%
- Г) 180%
С кой набор от данни се обучава моделът?
- А) Тестовия
- Б) Тренировъчния
- В) Празния
- Г) Изтрития
Кое е пример за машинно обучение в ежедневието?
- А) Калкулатор
- Б) Препоръки за филми
- В) Обикновен часовник
- Г) Хартиен речник
Какво показва точността на модела?
- А) Броя на примерите
- Б) Скоростта на модела
- В) Размера на файла
- Г) Дял на верните отговори
Как обикновено се разделят данните на тренировъчни и тестови?
- А) 80% и 20%
- Б) 10% и 90%
- В) 50% и 0%
- Г) 100% и 100%
Модел познава 40 от 50 тестови примера. Каква е точността му?
- А) 80%
- Б) 40%
- В) 90%
- Г) 10%
Как се нарича обучение с примери, които имат етикети (верни отговори)?
- А) Обучение без учител
- Б) Обучение с учител
- В) Преобучение
- Г) Тестване
Модел има 99% точност с тренировъчните и 60% с тестовите данни. Какъв е проблемът?
- А) Липса на ток
- Б) Твърде много тест
- В) Няма проблем
- Г) Преобучение
Кое помага да се намали преобучението?
- А) Същите данни отново
- Б) По-малко примери
- В) Изтриване на теста
- Г) Повече разнообразни данни
Тестовият набор има 400 примера, а точността е 75%. Колко са грешните отговори?
- А) 100
- Б) 300
- В) 75
- Г) 25
Модел определя дали на снимката има котка или куче. Какъв тип задача е това?
- А) Регресия
- Б) Класификация
- В) Сортиране
- Г) Шифроване

Отговори

1. В) Компютърът открива закономерности от примерни данни Правилата не се програмират едно по едно, а моделът ги извлича от много примери.
2. Г) За да се провери моделът с данни, които не е виждал Тестовият набор показва колко добре моделът се справя с нови примери.
3. А) Моделът запомня тренировъчните данни, но греши с нови Такъв модел има отличен резултат на тренировъчния набор, но слаб на тестовия.
4. В) Ще разпознава зле кучета от други породи Тренировъчните данни не са представителни, затова моделът не обобщава добре.
5. В) 90% Точността е 180 / 200 = 0,9, тоест 90%.
6. Б) Тренировъчния набор Тренировъчният набор е за обучение, а тестовият за проверка.
7. Б) Препоръки за филми Платформите се учат от това, което гледаме, и предлагат подобни филми.
8. Г) Дял на верните отговори Точност = верни отговори / всички тестови примери.
9. А) 80% и 20% По-голямата част е за обучение, а по-малка част се пази за тест.
10. А) 80% 40 / 50 = 0,8, тоест 80%.
11. Б) Обучение с учител При обучение с учител всеки пример има известен верен отговор.
12. Г) Преобучение Моделът е запомнил примерите, но не обобщава за нови данни.
13. Г) Повече разнообразни данни С повече и по-разнообразни примери моделът учи общи закономерности.
14. А) 100 Верни са 75% от 400 = 300, грешни са 400 − 300 = 100.
15. Б) Класификация Класификацията избира категория (клас), а регресията предсказва число.

Игрален час · игри и работни листове по програмата на МОН