Бейнені тану теориясы СӨЖ Серік Нұртуған

Test

Parties jouées 1

Créer une copie

À propos de cette activité

Студенттің өзіндік жұмысы

Créé par

Серік Нұртуған

Kazakhstan

Téléchargez la version pour jouer sur papier

Top 10 résultats

Il n'y a toujours pas de résultats pour ce jeu. Soyez le premier à apparaître dans le classement! Connectez-vous pour vous identifier.

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

		%
	Anonyme	%
		%
		%

Imprimez votre jeu

Бейнені тану теориясы СӨЖ Серік Нұртуған


Бейнені тану теориясы СӨЖ Серік НұртуғанVersion en ligne Студенттің өзіндік жұмысы par Серік Нұртуған 1 Машиналық оқыту дегеніміз не? a Бағдарламаларды қолмен жазу процесі b Деректер негізінде үлгілерді үйрету әдісі c Компьютерді қайта жүктеу әдісі d Тек мәтіндерді аудару процесі 2 Бейнелерді классификациялау мақсаты қандай? a Бейнелерді белгілі бір санаттарға бөлу b Бейнелерді тек сақтау c Бейнелерді үлкейту d Бейнелерді көшіру 3 Логистикалық регрессия негізінен қайда қолданылады? a Бейне сапасын жақсартуға b Деректерді сақтау үшін c Дыбысты өңдеуге d Екілік классификацияға 4 Convolutional Neural Network (CNN) бейнелер үшін неге қолайлы? a Күрделі математиканы қолданбайды b Бейнедегі кеңістіктік ерекшеліктерді анықтайды c Барлық бейнелерді бірдей өңдейді d Тек мәтіндермен жұмыс істейді 5 SVM (Support Vector Machine) бейнелер классификациясында қалай жұмыс істейді? a Тек бейнені үлкейтеді b Дыбыстық деректерді бөледі c Деректерді сызықтық емес шекаралар арқылы бөледі d Видеоны сығады 6 Decision Tree алгоритмінің артықшылығы қандай? a Әрқашан ең дәл болатыны b Тек үлкен деректерде жұмыс істеуі c Тек мәтіндерді талдауы d Қарапайымдылығы мен түсініктілігі 7 Классификация нәтижесін бағалау үшін жиі қолданылатын метрика: a Accuracy b FPS c RAM d Color depth 8 Бейнелерді классификациялауда қолданылатын негізгі қадам: a Компьютерді қайта іске қосу b Деректерді алдын ала өңдеу c Интернетке қосылу d Бағдарламаны өшіру 9 Overfitting дегеніміз не? a Модельдің дұрыс жұмыс істеуі b Деректердің жетіспеушілігі c Модельдің тек оқыту деректерін жаттап алуы d Компьютердің қызып кетуі 10 Dropout әдісі нейрондық желіде не үшін қолданылады? a Модельді жеңілдету үшін b Деректерді ұлғайту үшін c Артық үйренуді болдырмау үшін d Тест деректерін жою үшін 11 Data augmentation дегеніміз не? a Бейнелердің түрлендіру арқылы көбейтілуі b Бейнелердің көлемін азайту c Деректерді жою d Алгоритмді қысқарту 12 Машиналық оқытуда бейнелер көбіне қандай форматта беріледі? a WAV файлында b Пиксельдік матрица түрінде c JSON құжатында d PDF форматында 13 CNN-нің негізгі қабаты: a Fully Connected Layer b Pooling Layer c Convolutional Layer d ReLU 14 Transfer Learning дегеніміз не? a Дайын модельдің білімін жаңа тапсырмаға пайдалану b Модельді қайтадан нөлден үйрету c Деректерді басқа компьютерге көшіру d Нәтижені тестке көшіру 15 Машиналық оқыту бейнелерді классификациялауда қай салада қолданылады? a Тек ойындарда b Медицинада c Тек аудио өңдеуде d Тек мәтіндік файлдарда

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.

Бейнені тану теориясы СӨЖ Серік Нұртуған

Test

À propos de cette activité

Créé par

Téléchargez la version pour jouer sur papier

Top Jeux

Test

UPS 5 Seeing Habits Quiz

Test

Practice Quiz - Punnett Square, Variation, and Mutations

Test

Tissues - Practice Quiz

Test

Photosynthesis vs Cellular Respiration - Practice Quiz

Test

Spanish Alphabet Listening

Бейнені тану теориясы СӨЖ Серік НұртуғанVersion en ligne

par Серік Нұртуған

Машиналық оқыту дегеніміз не?

Бейнелерді классификациялау мақсаты қандай?

Логистикалық регрессия негізінен қайда қолданылады?

Convolutional Neural Network (CNN) бейнелер үшін неге қолайлы?

SVM (Support Vector Machine) бейнелер классификациясында қалай жұмыс істейді?

Decision Tree алгоритмінің артықшылығы қандай?

Классификация нәтижесін бағалау үшін жиі қолданылатын метрика:

Бейнелерді классификациялауда қолданылатын негізгі қадам:

Overfitting дегеніміз не?

Dropout әдісі нейрондық желіде не үшін қолданылады?

Data augmentation дегеніміз не?

Машиналық оқытуда бейнелер көбіне қандай форматта беріледі?

CNN-нің негізгі қабаты:

Transfer Learning дегеніміз не?

Машиналық оқыту бейнелерді классификациялауда қай салада қолданылады?