Usunąć ten komentarz?

Test: Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe

Opis testu:
Autor nie dołączył opisu testu
Liczba pytań:
65
Poziom:
Trudny
Rozwiązany:
0 razy
Średnia ocena:
Test nie został jeszcze oceniony
Średni wynik:
brak danych
Autor:
Extremeurope
Tagi:
brak

Komentarze (0):

Chcesz dodać komentarz? albo .

Ustawienia testu

Lista pytań Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe

Zaznacz wszystkie Odznacz wszystkie Wybrano pytań /
  1. Formularz umożliwia wprowadzenie danych|edycję danych|podgląd danych Zgłoś błąd
  2. Raport umożliwia podgląd danych i wynikówZgłoś błąd
  3. Blok aktywacji w liniowym neuronie zmienia potencjał liniowo Zgłoś błąd
  4. Sieci neuronowe są szczególnie przydatne w rozpoznawaniu obrazów Zgłoś błąd
  5. Sieci wymagają definiowania struktury|etapowego analizowaniaZgłoś błąd
  6. Dane testujące sieci sprawdzają stopień uogólnienia wyników Zgłoś błąd
  7. Przetrenowanie sieci to utrata zdolności uogólnianiaZgłoś błąd
  8. Wyniki sieci są zależne od zbioru uczącego|zależne od czasu uczeniaZgłoś błąd
  9. W przypadku przetrenowania należy: zmniejszyć liczbę danych uczącychZgłoś błąd
  10. Wejścia do komórki neuronu to: dendrytyZgłoś błąd
  11. Wyjście neuronu nie dzieli sygnału wyjściowegoZgłoś błąd
  12. Sieci neuronowe zawdzięczają dynamiczny rozwój generalizacji problemów|predykcji informacji|dostępności komputerówZgłoś błąd
  13. Potencjał membranowy to: suma sygnałów dochodzących do neuronu Zgłoś błąd
  14. Perceptron to neuron z skokową funkcjąZgłoś błąd
  15. Czy każdy rodzaj zadania rozwiązuje sieć (bez warstwy wejść i wyjść) trzy warstwowaZgłoś błąd
  16. Współczynnik uczenia ma wartość pomiędzy 0 a 1Zgłoś błąd
  17. Momentum zależy od poprzedniej wartości korekty wag|sygnału wejściowego|błędu na wyjściuZgłoś błąd
  18. Bias dodatkowe wejście neuronu o wartości stałej 1Zgłoś błąd
  19. Najmniejsza liczba warstw w sieci to 3 Zgłoś błąd
  20. Zakłócenia danych uczących są stosowane aby nie stosuje się Zgłoś błąd
  21. Kwerenda to Graficzna forma zapytania SQLZgłoś błąd
  22. Co zawiera tabela uporządkowany zbiór różnych obiektówZgłoś błąd
  23. W tabeli mogą być nie może być identycznych rekordów Zgłoś błąd
  24. Atrybuty obiektu zawarte są w tablicy w kolumnachZgłoś błąd
  25. Unikalny identyfikator rekordu to kluczZgłoś błąd
  26. Klucz obcy może wystąpić wiele razy w tablicyZgłoś błąd
  27. Relacja jest częścią Iloczynu kartezjańskiego zbiorówZgłoś błąd
  28. Iloczyn kartezjański wszystkie pary rekordówZgłoś błąd
  29. Selekcja wybór rekordów na podstawie kryteriówZgłoś błąd
  30. Diagram związków encji zapewnia efektywne operacje na danych Zgłoś błąd
  31. Czy encja to tablicaZgłoś błąd
  32. Podtypy to odmiana tej samej encjiZgłoś błąd
  33. Klucz główny minimalny zbiór pól do identyfikacji rekordu Zgłoś błąd
  34. Klucz obcy odwołanie do klucza głównego innej tabeliZgłoś błąd
  35. Co to jest baza danych określony format danych | struktura do przechowywania informacji Zgłoś błąd
  36. Trzecia postać normalna nie istnieją zal. fun. pól od innych pól nieklucz.Zgłoś błąd
  37. Projekcja to ukrycie niektórych pól rekordów Zgłoś błąd
  38. Transakcja pozwala na niepodzielny ciąg operacji na danych |spójność danychZgłoś błąd
  39. Jednoczesny dostęp wielu użytkowników wymaga blokowanie dostępu do danych do odczytu|blokowanie dostępu do danych do zapisu|blokowanie dostępu do danych na zas. wyłącznościZgłoś błąd
  40. Rozwiązanie problemu zakleszczenia blokowanie wszystkich obiektów na początku |przeterminowanie blokady (ograniczony czas blok.)|sys. wykrywanie zakleszczenia (rozwiązanie blokad)Zgłoś błąd
  41. Sieci neuronowe wymagają możliwe są braki w danych|możliwe są błędy w danychZgłoś błąd
  42. Uczenie sieci zawsze wymaga informacji o wartościach wyjściowych sieci|wartości wejściowych Zgłoś błąd
  43. Ilość neuronów wyjściowych dla sieci samo-uczącej musi być określana przez użytkownikaZgłoś błąd
  44. Czy cechą systemu ekspertowego to baza wiedzy|interfejs użytkownikaZgłoś błąd
  45. Systemy ekspertowe mogą wnioskować w obu sytuacjach Zgłoś błąd
  46. Procedura objaśniania wnioskowania jest częścią systemu ekspertowego Zgłoś błąd
  47. Średnie systemy ekspertowe to 300 do 2000 reguł Zgłoś błąd
  48. Na regułach oparto 85% systemu ekspertowegoZgłoś błąd
  49. Kompletność bazy wiedzy to odpowiedź na każde pytanie będące celem systemuZgłoś błąd
  50. Algorytm wstecznej propagacji błędów wymaga różniczkowalnej funkcji aktywacjiZgłoś błąd
  51. Czy rozdzielenie mechanizmu wnioskowania od bazy wiedzy występuje w systemach ekspertowychZgłoś błąd
  52. Wiedza dla systemu ekspertowego to kluczowy problem dla jakości systemu Zgłoś błąd
  53. Języka sztucznej inteligencji wymagają systemy ekspertowe dedykowane|systemy szkieletowe|sieci neuronowe|systemy doradcze Zgłoś błąd
  54. Dają narzędzia do sprawdzenia poprawności bazy wiedzy szkieletowe systemy ekspertoweZgłoś błąd
  55. Języki sztucznej inteligencji to Lisp|PrologZgłoś błąd
  56. Systemy ekspertowe czasu rzeczywistego zmniejszenie awaryjności|polepszenie jakości systemu|monitorowanie bardziej spójne o lepszej jakościZgłoś błąd
  57. Wnioskowanie czasowe to wnioskowania o zach. się pewnych danych w czasieZgłoś błąd
  58. Wnioskowanie wstecz rozpoczyna wnioskowanie od reguły określającej celZgłoś błąd
  59. Język obiektowy kontrolowany przez dane to FortranZgłoś błąd
  60. Wnioskowanie wprzód rozpoczyna wnioskowanie od pierwszej regułyZgłoś błąd
  61. Baza wiedzy to: zbiór reguł |zbiór faktów Zgłoś błąd
  62. Unikalny identyfikator rekordu to klucz Zgłoś błąd
  63. Trzecia postać normalna nie ma zależności funkc pól od innych pól niekluczZgłoś błąd
  64. Druga postać normalna każde pole nieklucz zależy jedynie od cał. klucza Zgłoś błąd
  65. Pierwsza postać normalna Każde pole zawiera niepodzielną część informacjiZgłoś błąd
aABCTu znajdziesz odpowiedzi na nurtujące Cię pytania. bBLOGCzytaj bloga! Wszystko o serwisie i dużo więcej! cCO NOWEGO?Jak powstaje TestoManiak? Historia serwisu i nowości.