Questions à Choix Multiple sur l'Apprentissage Automatique (MCQs)

Questions à Choix Multiple sur l'Apprentissage Automatique (MCQs)

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1: Laquelle des affirmations suivantes est / est correcte à propos d'un réseau neuronal artificiel (ANN)?

A.   Le comportement d'un ANN dépend des poids spécifiés pour les unités.

B.   Le comportement d'un ANN dépend de la fonction de transfert spécifiée pour les unités.

C.   Seulement (DIS correct.

D.   Uniquement (ii) est correct.

E.   (I) et (ii) sont corrects.

F.   Ni (i) ni (ii) n'est correct

2: Laquelle des affirmations suivantes est / est correcte sur le wabbit Vowpal?

A.   Il ne permet pas d'utiliser des fonctionnalités non linéaires.

B.   Il peut être utilisé comme option d'apprentissage automatique dans Microsoft Azure.

C.   Les deux options A et B

D.   Ni l'option 8 ni B

3: Lesquelles des capacités suivantes possèdent-elles les systèmes experts?

A.   Remplacer les décideurs humains.

B.   Prédire les résultats.

C.   Affiner leurs propres connaissances

D.   Possédant des capacités humaines.

4: Lequel des éléments suivants est incorrect sur l'apprentissage automatique?

A.   Il ne nécessite pas d'expert humain ou de programmeur.

B.   Il est bon marché et flicable.

C.   Il ne nécessite pas de données étiquetées.

D.   Il est utilisé dans la reconnaissance des modèles.

5: La simulation est appropriée dans lesquelles des conditions suivantes?

A.   Si le coût dépasse les économies.

B.   Si un plan est visualisé avec une simulation animée.

C.   Si la ressource / le temps n'est pas disponible.

D.   Si le comportement du système est très complexe.

6: Lequel des éléments suivants est un outil d'apprentissage automatique avec une interface de programmation d'application pour C?

A.   Deeplearning4j

B.   Libsvm

C.   Gaufres

D.   Golearn

7: La vérification utilise la méthode de test de boîte grise.

A.   Vrai

B.   FAUX

8: En ce qui concerne la classification d'apprentissage automatique, laquelle des options suivantes est la bonne façon de définir le rappel?

A.   Vrai positif / (vrai positif + faux négatif)

B.   Vrai positif / (faux positif + faux négatif)

C.   Vrai positif / (vrai positif + faux positif)

D.   Vrai Positif / (vrai négatif + faux négatif)

9: Lequel des types de données suivants peut être géré par l'algorithme d'arbre de décision utilisé pour la classification?

A.   Donnees numeriques

B.   Données catégoriques

C.   Données numériques et catégorielles

10: Lequel des outils de simulation suivants reposent sur une approche de flux de transaction pour la modélisation des systèmes?

A.   Simulateur hybride

B.   Simulateur continu

C.   Simulateur d'événement discret

D.   Simulateur d'agent

11: Quelle est la précision de l'algorithme de classication de régression logistique?

A.   80,11%

B.   82,53%

C.   84,60%

D.   86,27%

12: Lequel des éléments suivants est / est le (s) classificateur (s) des grandes marges?

A.   SVM

B.   Renforcement

C.   SVM et Boosting

13: En ce qui concerne le langage de la requête d'exploration de données, lequel des éléments suivants est la syntaxe pour la caractérisation?

A.   Caractéristiques des mines [comme [Pattern_name)]

B.   {correspondant {metapattern}}

C.   Caractéristiques des mines [comme patron_name]

D.   Analyser la classification_attribute_or_dimension

E.   O Caractéristiques de la mine [comme motive_name] analyser [mesurer (s)}

F.   Caractéristiques de la mine [comme Pattern_name] Analyser la prédiction_attribute_or_dimension

G.   {set [attribut_or_dimension_i = value_i}]

14: Lequel des éléments suivants n'est pas un avantage de la modélisation et de l'analyse de la simulation?

A.   Plusieurs mesures de performances pour analyser les configurations du système.

B.   Identification des goulots d'étranglement dans le flux d'informations.

C.   Tester les hypothèses du système pour la faisabilité.

D.   Excellent calendrier et planification budgétaire.

E.   L'algorithme d'arbre de décision est un type de:

F.   L'algorithme d'arbre de décision est un type de:

G.   Enseignement supervisé.

H.   apprentissage non supervisé.

I.   apprentissage par renforcement.

15: Laquelle des affirmations suivantes est / est correcte sur l'apprentissage automatique non supervisé?

A.   Ses algorithmes apprennent à prédire la sortie des données d'entrée.

B.   Ses algorithmes apprennent à inhérent à la structure à partir des données d'entrée.

C.   Il est utilisé contre des données qui ont des étiquettes historiques.

D.   B et C sont corrects.

16: La régression logistique peut être utilisée avec laquelle des types suivants de variables dépendantes?

A.   Entier

B.   Flotter

C.   Binary (oui / non réponse)

D.   Tout ce qui précède.

17: Lequel des algorithmes de stimulation suivants met en œuvre une régularisation qui aide à réduire le sur-ajustement?

A.   Xgboost

B.   Adaboost

C.   Boost de dégradé

D.   Aucun de ce qui précède.

18: Quelle est la précision de l'algorithme naïf de Bayes utilisé pour la classification?

A.   78,93%

B.   83,25%

C.   80,11%

D.   86,72%

19: Laquelle des affirmations suivantes est / est correcte sur la technique de classification C45?

A.   Il peut gérer à la fois des fonctionnalités continues ainsi que des fonctionnalités discrètes.

B.   Il peut être utilisé pour les petits ensembles de données et les grands.

C.   Il a un faible temps de traitement.

D.   Tout ce qui précède.

20: Lequel des algorithmes suivants ne s'améliore pas bien par rapport à l'autre pour de très grands ensembles de données?

A.   Liblinaire

B.   Vowpal wabbit

C.   Libsvm

D.   Toute l'échelle ci-dessus très bien pour les grands ensembles de données.

21: Quelle est la fonction de la régression de la crête?

A.   Il utilise la régularisation L1.

B.   Il est utilisé lorsque les données souffrent de multi-colinéarités.

C.   Il réduit les coefficients à zéro.

D.   Il utilise des valeurs absolues dans la fonction de pénalité.

22: Les langages de simulation offrent moins de flexibilité que les simulateurs axés sur l'application.

A.   Vrai

B.   FAUX

23: Laquelle des affirmations suivantes est correcte sur la validation?

A.   Il utilise des tests de boîte noire et de boîte blanche.

B.   Il n'exécute pas de code.

C.   Cela implique une vérification humaine des fichiers et des documents.

D.   C'est un mécanisme statique.

24: En ce qui concerne le réseau neuronal artificiel, lesquelles des options suivantes sont conçues pour travailler avec des problèmes de prédiction de séquence?

A.   Perceptrons multicouches (MLP)

B.   Réseaux de neurones convolutionnels (CNNS)

C.   Réseaux de neurones récurrents (RNNS)

D.   Aucune de ces réponses.

25: Lequel des éléments suivants ne s'applique pas à l'application de reconnaissance vocale dans l'apprentissage automatique?

A.   Il est utilisé dans l'informatique mains libres.

B.   Il vise à comprendre et à comprendre la parole.

C.   Il est utilisé dans la navigation par menu.

D.   Il dépend du locuteur.

26: LN apprentissage automatique, régression logistique:

A.   nécessite une relation linéaire entre les variables indépendantes et dépendantes.

B.   Prend en charge la multicollinéarité.

C.   nécessite de petites tailles d'échantillon.

D.   est utilisé pour les problèmes de classification.

27: Lequel des éléments suivants définit la mesure F-Score pour évaluer la qualité de la récupération de texte?

A.   F-score = rappel x précision / (rappel - précision) / 2

B.   F-score = | [pertinent} f‌l {récupéré} l / l [récupéré] l

C.   F-score = | {pertinent} fl [récupéré} l / l [pertinent] |

D.   F-score = rappel x précision / (rappel + précision) / 2

28: Lequel des éléments suivants n'est pas un classifier multi-classes?

A.   Classification des e-mails de spam et de non-spam

B.   Classification des types de cultures

C.   Classification de l'humeur

D.   Tous ce qui précède sont des identifiants multi-classes.

29: Un perceptron multicouche (MLP) est a:

A.   graphique cyclique fini.

B.   graphique cyclique inf‌inite

C.   graphique acyclique inf‌inite

D.   graphique acyclique fini.

30: Lequel des éléments suivants n'est pas un exemple de distribution de probabilité limitée?

A.   Distribution uniforme

B.   Distribution triangulaire

C.   Distribution logistique

D.   Distribution binomiale

31: La régression linéaire simple se caractérise par combien de variables indépendantes?

A.   Un

B.   Deux

C.   Trois

D.   Quatre

32: Lequel des outils d'apprentissage automatique suivants fournit une API pour les réseaux de neurones?

A.   Keras.io

B.   Accors.net

C.   Mineur rapide

D.   Chagrin

33: Lequel des cadres d'apprentissage automatique suivants fonctionne au niveau d'abstraction supérieur?

A.   Tensorf‌low

B.   Pytorch

C.   Theano

D.   Keras

34: Lequel des types suivants de modèles d'analyse des données est / est utilisé pour conclure des fonctions valorisées continues?

A.   Prédiction

B.   Classification

C.   Les deux, A et B

D.   Ni A ni B

35: Lequel des éléments suivants est un avantage dans la régression logistique?

A.   Vue probabiliste naturelle des prédictions de classe.

B.   Boucaire de décision linéaire.

C.   Exigence d'observations indépendantes.

D.   Sur-ajustement du modèle.

36: En ce qui concerne le cadre d'apprentissage automatique, lequel des langues suivantes est utilisé par Veles pour effectuer l'automatisation et la coordination entre les nœuds?

A.   C ++

B.   Java

C.   Python

D.   R

37: Lequel des éléments suivants est incorrect concernant la régression linéaire?

A.   Les variables indépendantes de la régression linéaire peuvent être continues ou discrètes.

B.   Une variable dépendante de la régression linéaire est discrète.

C.   La régression linéaire est sensible aux valeurs aberrantes.

D.   Il estime les valeurs réelles basées sur des variables continues.

38: Lequel des suites est incorrect à propos de Modelica?

A.   C'est une langue

B.   C'est un outil.

C.   C'est déclaratif.

D.   Il est orienté objet.

39: Lequel des énoncés suivants est incorrect concernant les réseaux de neurones récurrents (RNN)?

A.   Ils sont non déterministes.

B.   Ils peuvent s'installer pour pointer des attracteurs.

C.   Ils peuvent osciller.

D.   Ils ont au moins une connexion à dos de restauration.

40: Par rapport à l'apprentissage automatique. Le XGBOost fonctionne pour laquelle des options suivantes?

A.   Vision par ordinateur

B.   Données tabulaires

C.   PNL

D.   Tout ce qui précède.

41: Dans les perceptrons multicouches, les prédictions sont faites dans laquelle des couches suivantes?

A.   Couche d'entrée

B.   Première couche cachée

C.   Dernière couche cachée

D.   Couche de sortie

42: Lequel des éléments suivants est incorrect sur le réseau de neurones artificiels de rétroaction?

A.   Ils sont utilisés dans des souvenirs adressables de contenu.

B.   Des boucles de rétroaction sont autorisées.

C.   Le flux d'informations est bidirectionnel.

D.   Les réseaux de rétroaction sont statiques.

43: Lequel des énoncés suivants est incorrect de la topologie du réseau neuronal artificiel à la main-d'œuvre?

A.   Les boucles de rétroaction ne sont pas autorisées.

B.   Le flux d'informations est unidirectionnel.

C.   Ils n'ont pas d'entrées et de sorties fixes.

D.   Ils sont utilisés dans la génération de modèles.

44: Le cadre d'apprentissage automatique rapide est écrit dans lequel des langages de programmation suivants?

A.   C ++

B.   Java

C.   Python

D.   C

45:

Laquelle des affirmations suivantes est vraie?

Énoncé 1: L'apprentissage du renforcement est une technique hors ligne.

Énoncé 2: La technique d'apprentissage du renforcement est utilisée dans la planification de l'ascenseur.

A.   La déclaration1 est vraie.

B.   L'énoncé 2 est vrai.

C.   Les deux déclarations 1 et 2 sont vraies.

D.   Les deux instructions 1 et 2 sont fausses.

46: Un dispositif de neurone artificiel se compose du nombre d'entrées et de sorties?

A.   Une entrée et de nombreuses sorties.

B.   De nombreuses entrées et une sortie

C.   Une entrée et une sortie.

D.   De nombreuses entrées et de nombreuses sorties.

47: La technique de régression eiasticnet:

A.   ne peut pas souffrir de double retrait.

B.   décourage l'effet de groupe en cas de variables hautement corrélées.

C.   est un hybride de lasso et de techniques de régression linéaire.

D.   N'a pas de limites au nombre de variables sélectionnées.

48: Dans l'exploration de données, lequel des éléments suivants n'est pas une technique de réduction des données?

A.   Regroupement

B.   Échantillonnage

C.   Histogrammes

D.   Huffman

49: En ce qui concerne le réseau neuronal multicouche, à quoi correspondent les neurones de la couche cachée?

A.   Propriétés

B.   Descripteurs

C.   Variables latentes non linéaires

D.   A et C

50: Lequel des algorithmes de stimulation suivants utilise la croissance des arbres à niveau?

A.   Xgboost

B.   Boîtement de gradient

C.   Adaboost

D.   Light gb