A aniq qiymatga EGA bo’lmagan parametrlar miqdorini aniqlash uchun ishlatiladigan qiymat birligi bu nima? noravshanlik

K
Katta ma’lumotlar to’plamlaridan asosida mashinani o’qitish jarayonida ma’lumotlarga qanday dastlabki ishlov beriladi? Format, Data Cleaning, Feature Extraction
Keltirilgan qaysi usul sun’iy intellekt algoritmlari va dasturlarini ishlab chiqishga tegishli emas? Klastirlash
Keras bu qanday kutubxona? tensorflow asosiga qurilgan ochiq kodli neyron tarmoq uchun mo’ljallangan kutubxona

Keras kutubxonasidagi Sequential() nima vazifani bajaradi? neyron tarmoq modelini qurish uchun dastlabki obyektni yaratadi

Keras kutubxonasini yuklash uchun Python dasturlash tilida quyidagilardan qaysi biridan foydalaniladi? import keras
Keras muhitida “Dropout” qatlami nima vazifani bajaradi? tasodifiy holatda belgilangan neyronlarni tarmoqdan uzib qo’yadi
Keras muhitida bir-biriga bog’langan neyronlarni hosil qilish uchun qaysi qatlamdan foydalaniladi? Dense
Keras muhitida modelni o’qitish uchun mavjud funksiyalardan qaysi biri ishlatiladi? fit()
Keras muhitida modelni testlash uchun mavjud funksiyalardan qaysi biri ishlatiladi evaluate()
Keras muhitida qurilgan neyron tarmoq modelida compile() funksiya qanday vazifani bajaradi modelni loss va optimizer funksiyasi asosida ishga tushirish uchun ishlatiladi
Keras muhitida qurilgan neyron tarmoqda “Dropout” amali qaysi qatlam uchun tadbiq qilinmaydi? chiquvchi qatlam

Keras muhitida qurilgan neyron tarmoqda joriy qatlam uchun faollashtirish funksiyasini qo’shishda quyidagilarning qaysi biridan foydalaniladi? model.add(Activation(‘relu’))

M
Ma’lumotlar bilimlarni qurishda qanday shaklda bo’ladi? strukturalangan, qisman strukturalangan, strukturalanmagan
Machine learning (mashinani o’qitish) nimani anglatadi? bu modelni qurib olish uchun amalga oshiriladigan o’qitish jarayonidir

Mashinali o‘qitish (machine learning), chuqur o‘qitish (deep learning) kabi usullar sun’iy intellekt bilan qanday bog‘liq hisoblanadi? hozirda tasvirlardan ob’ektlarni tanib olish, video nazorat, ovozni tanib olish kabi sohalarda keng foydalaniladi va sun’iy intellekt tizimini yaratishda katta ahamiyat kasb etadi

Mashinali o’qitish jarayoni bosqichlari ketma-ketligi to’g’ri ko’rsatilgan javobni ko’rsating muammoni aniqlash->ma’lumotlarni tayyorlash->o’qitish algoritmini ishlab chiqish->modelni baholash->yakuniy natijani taqdim qilish
Mashinali o’qitish jarayoni bosqichlari quyidagi ketma-ketliklardan qaysi biri to’g’ri? muammoni aniqlash->ma’lumotlarni tayyorlash->o’qitish algoritmini ishlab chiqish->modelni baholash->yakuniy natijani taqdim qilish
Mashinali o’qitish nima? kompyuter dasturining ma’lumotlarni o’qib olish asosida xususiyatlarni o’rganish qobiliyatidir
Mashinani o’qitish – bu nima degani? bu modelni qurib olish uchun amalga oshiriladigan o’qitish jarayonidir

Mashinani o’qitish jarayonida ma’lumotlarga qanday dastlabki ishlov beriladi? Format, Data Cleaning, Feature Extraction

Mashinani o’qitish jarayonida va modelning to’liq ishlashini ta’minlash maqsadida qanday ma’lumotlar to’plami turlaridan foydalaniladi? Training, validation, testing
Mashinani o’qitish masalalarida Regressiya qanday usul hisoblanadi? ma’lumotlarni intellektual tahlil qilish usullaridan biri
Mashinani o’qitish masalalarini yechishda Data set bu nima? bu o’qitish uchun kerakli bo’lgan ma'lumotlar to'plamidir
Mashinani o’qitish masalalarini yechishda Regression tahlilni qanday usullar asosida amalga oshiriladi? chiziqli, nochiziqli va logistik regressiya usullari asosida
Mashinani o’qitish turlari to’g’ri ko’rsatilgan javobni tanlang. Supervised, Unsupervised, Semi-supervised, Reinforcement
Mashinani o’qitish uchun ma’lumotlar orasidan ortiqcha yoki ahamiyati past bo’lgan, model turg’unligiga ta’sir qiluvchi ma’lumotlarni olib tashlash jarayoni nima deb ataladi? Ma’lumotlarni tozalash (Data cleaning)
Mashinani o’qitish uchun o’qitiluvchi to’plamdagi ma’lumotlar turi va toifasini moslashtirish nima uchun kerak? modelni o’qitish uchun ma’lumotlarni abiqligi va bir xilligini taminlaydi
Mashinani o’qitishda chiziqli regression model nima uchun ishlatiladi? bashorat qilish uchun
Mashinani o’qitishda modelni o’qitish uchun o’quv tanlanma qanday turlarga bo’lindi? o’qitiluvchi to’plam, validatsiya to’plami, testlash to’plami

Mashinani o’qitishda Supervised learning (o’qituvchili o’qitish) nima? modelni o’qitish uchun ma’lumotlar bilan birga ularning belgisini (data+label) ham ishlatish

Mashinani o’qitishda Unsupervised learning (o’qituvchisiz o’qitish) nima? modelni o’qitish uchun ma’lumotlarni belgisisiz (data without label) ishlatish
Mashinani o’qitishning o’qituvchili (supervised) o’qitishga mos to’g’ri javobni ko’rsating linear regression, nearest neighbor, random forest, decision tree
Matlab muhitida polyval() funksiyasi qanday vazifani bajaradi? qurilgan model koeffitsentlari bo’yicha bashorat qilinadigan qiymatlarni hisoblaydi
Matlab muhitida scatter() funksiyasi qanday vazifani bajaradi? berilgan x,y to'plam bo’yicha 2 o’lchovli grafigini chizish uchun ishlatiladi
Matlab muhitidagi polyfit() funksiyasi qanday vazifani bajaradi? polinomial regression model koeffitsentlarini hisoblaydi

MaxPooling qatlamiga ega neyron tarmoq mavjud, “convolution” qatlamidan keyin hosil bo’lgan 128x128 o’lchamdagi matritsa ustida 2x2 filtr asosida, 2-qadam bilan maxpooling amali bajarilganda natijaviy matritsa o’lchami qanday bo’ladi 64x64

MaxPooling qatlamiga ega neyron tarmoq mavjud, “convolution” qatlamidan keyin hosil bo’lgan 12x12 o’lchamdagi matritsa ustida 2x2 filtr asosida, 2-qadam bilan maxpooling amali bajarilganda natijaviy matritsa o’lchami qanday bo’ladi 6x6

MaxPooling qatlamiga ega neyron tarmoq mavjud, “convolution” qatlamidan keyin hosil bo’lgan 22x22 o’lchamdagi matritsa ustida 2x2 filtr asosida, 2-qadam bilan maxpooling amali bajarilganda natijaviy matritsa o’lchami qanday bo’ladi 12x12

MaxPooling qatlamiga ega neyron tarmoq mavjud, “convolution” qatlamidan keyin hosil bo’lgan 256x256 o’lchamdagi matritsa ustida 2x2 filtr asosida, 2-qadam bilan maxpooling amali bajarilganda natijaviy matritsa o’lchami qanday bo’ladi 128x128

MaxPooling qatlamiga ega neyron tarmoq mavjud, “convolution” qatlamidan keyin hosil bo’lgan 512x512 o’lchamdagi matritsa ustida 2x2 filtr asosida, 2-qadam bilan maxpooling amali bajarilganda natijaviy matritsa o’lchami qanday bo’ladi 256x256

MaxPooling qatlamiga ega neyron tarmoq mavjud, “convolution” qatlamidan keyin hosil bo’lgan 56x56 o’lchamdagi matritsa ustida 2x2 filtr asosida, 2-qadam bilan maxpooling amali bajarilganda natijaviy matritsa o’lchami qanday bo’ladi 28x28

MaxPooling qatlamiga ega neyron tarmoq mavjud, “convolution” qatlamidan keyin hosil bo’lgan 64x64 o’lchamdagi matritsa ustida 2x2 filtr asosida, 2-qadam bilan maxpooling amali bajarilganda natijaviy matritsa o’lchami qanday bo’ladi 32x32

MaxPooling qatlamiga ega neyron tarmoq mavjud, “convolution” qatlamidan keyin hosil bo’lgan 8x8 o’lchamdagi matritsa ustida 2x2 filtr asosida, 2-qadam bilan maxpooling amali bajarilganda natijaviy matritsa o’lchami qanday bo’ladi. 4x4

Modelni o’qitish uchun o’quv tanlanma (dataset) qanday turlarga bo’linadi? o’qitiluvchi to’plam, validatsiya to’plami, testlash to’plami

Muammoni aniqlash, ma’lumotlarni tayyorlash, algoritmni ishlab chiqish va baholash, natijaviy ma’lumotlar aniqligini oshirish va yakuniy natijani taqdim qilish – bular qanday jarayonning bosqichlari hisoblanadi? Mashinani o’qitish
Munosabatlar sonidan kelib chiqqan holda semantic model qanday semantic tarmoqlarga ajratiladi? bir jinsli va bir jinsli bo’lmagan
Murakkab masalalarni yechishda mashinali o’qitish nimani anglatadi? kompyuter dasturining ma’lumotlarni o’qib olish asosida xususiyatlarni o’rganish qobiliyatidir