Créer jeu
Télécharger
Téléchargement SCORM
A utiliser dans un LMS (Moodle, Blackboard...)
Téléchargement régulier
Pour être publié sur un site Web ou un blog.
Le téléchargement du jeu est une fonctionnalité exclusive pour les utilisateurs avec un Plan Académique ou un Plan Commercial.
Obtenez votre Plan Académique ou Plan Commercial dès maintenant et commencez à intégrer vos jeux dans votre LMS, votre site Web ou votre blog.
Obtenir Plan Académique
Si vous le souhaitez, vous pouvez télécharger une jeu de test ici et tester son intégration:
Partager le jeu
Oui ou Non
Oui ou Non

Машиналық үйрету принциптері: Тұжырымдар

Intégrez-le à votre plateforme
G. Classroom M. Teams
Vous pouvez intégrer le jeu dans un LMS compatible avec LTI 1.1 ou LTI 1.3 comme Canvas, Moodle ou Blackboard. Les scores seront ainsi automatiquement enregistrés dans le carnet de notes de la plateforme.
Télécharger
Vous avez dépassé le nombre maximum de jeux que vous pouvez intégrer à Google Classroom avec votre Plan actuel.

Pour intégrer autant de jeux que vous le souhaitez dans Google Classroom, vous avez besoin d’un Plan Académique ou un Plan Commerciel.

Obtenir Plan Académique
Vous avez dépassé le nombre maximum de jeux que vous pouvez intégrer à Microsoft Teams avec votre Plan actuel.

Pour intégrer autant de jeux que vous le souhaitez dans Microsoft Teams, vous avez besoin d’un Plan Académique ou un Plan Commerciel.

Obtenir Plan Académique
Le téléchargement du jeu est une fonctionnalité exclusive pour les utilisateurs avec un Plan Académique ou un Plan Commercial.

Obtenez votre Plan Académique ou Plan Commercial dès maintenant et commencez à intégrer vos jeux dans votre LMS, votre site Web ou votre blog.

Si vous le souhaitez, vous pouvez télécharger une jeu de test ici et tester son intégration:

Obtenir Plan Académique

Машиналық үйрету принциптері: Тұжырымдар

Oui ou Non

Parties jouées 1
Créer une copie

À propos de cette activité

Машиналық үйрету принциптерін тексеру ойыны.

Créé par

Нурай Maratova
Нурай Maratova
Kazakhstan

Téléchargez la version pour jouer sur papier

Créez votre propre jeu gratuite à partir de notre créateur de jeu
Affrontez vos amis pour voir qui obtient le meilleur score dans ce jeu
Créer un défi

Top Jeux

 %
Anonyme
Anonyme
 %
%
%
Vous avez dépassé le nombre maximum de jeux que vous pouvez imprimer avec votre Plan actuel.

Pour imprimer autant de jeux que vous le souhaitez, vous avez besoin d’un Plan Académique ou un Plan Commerciel.

Obtenir Plan Académique
Imprimez votre jeu
Машиналық үйрету принциптері: Тұжырымдар
 

Машиналық үйрету принциптері: ТұжырымдарVersion en ligne

Машиналық үйрету принциптерін тексеру ойыны.

par Нурай Maratova
1

Машиналық оқыту – жасанды интеллектің бір тармағы ма?

2

Нейронды желілер тек биологиялық нейрондармен байланысы жоқ болған жағдайда ғана тиімді жұмыс істейді ме?

3

Жасанды нейронды желі адам миының синапстарын имитациялайтын модель болып табылады ма?

4

Нейронды желілердің құрылымы тек бір қабатты болады ма?

5

Көп қабатты нейронды желілерде аралық қабаттар жоқ па?

6

Машиналық оқыту жүйесі адам дауыстарын тануда қолданылмайды ма?

7

Нейронды желілерде нейрондар тек сигналдарды қабылдап, оларды өңдемейді ме?

8

Оқытушы мен оқыту кезінде мәліметтерге адам араласуы міндетті болып табылады ма?

9

Нейронды желілердің жұмыс принципі бойынша, синапстар кіріс ақпараттарды өңдеуге әсер етпей ме?

10

Жасанды нейронды желілердің құрылымы мен жұмыс принципі адам миына толық сәйкес келеді ме?

11

Машиналық үйрету тек сандық деректермен жұмыс істейді.

12

Supervised learning оқу жиынтығында белгілеген жауаптар болады.

13

Нейрондық желілер үшін кері таралу алгоритмы ешқашан қажет емес.

14

Модельдің жалпылау қабілетін бағалау үшін бөлек тест жиынтығы пайдаланылады.

15

Қатаң кепілдік жоқ болса, модель жақсы generalize етеді.

16

Машиналық үйретудің негізгі принциптері деректерді жинау және алдын ала өңдеуді қамтиды.

17

Градиентті түсіру процесі тек линей қайтаруда қолданылады.

18

Білімді трансферлеу үйретуде ешқандай сұраныс жоқ.

19

Қателік функциясы модельдің болжамдарының дәлдігін өлшейді.

20

Регуляризация overfitting-ті азайтуға көмектеседі.

21

Алгоритмдерді жаттықтыру үшін деректер жиыны қажет.

22

Модельдер ешқашан overfitting жасамайды.

23

Өлшеу қатесі модельді бағалау үшін қолданылатын метрика болып табылады.

24

Қолданушылардың дерегі ешқашан сақталмайды.

25

Регрессия тек сандық болжамдар береді, класификация жасай алмайды.

26

Жасанды интеллекттің мақсаты адамның ақыл-ойын толықтай қайталау емес.

27

Нейрондық желілердің архитектурасында қабаттар болуы мүмкін.

28

Машиналық оқыту деректерге негізделген паттерндерді үйретеді.

29

Машиналық оқыту тек алдын ала жазылған ережелерге сүйенеді.

30

Жаттықтыру кезінде тест деректері қолданылмайды.

 
Voulez-vous vraiment quitter la page ?

En quittant la page, vous perdrez la progression du jeu.