Neyron tarmoqlarini birinchi marta

sample data is in a large number. It supports different loss functions and penalties for classification.

Stochastic gradient descent refers to calculating the derivative from each training data instance and calculating the update immediately

(tarjima) “Bu chiziqli modellarga mos kelish uchun juda samarali va sodda yondashuv. Stoxastik gradient tushish, ayniqsa, namunaviy ma'lumotlar juda ko'p bo'lganda foydalidir. Turli xil yo'qotish funktsiyalari va tasniflash uchun jarimalarni qo'llab-quvvatlaydi.”
“• Stoxastik gradient tushish deganda har bir o'quv ma'lumotidan hosilalarni hisoblash va darhol yangilanishni hisoblash tushuniladi.”
60.Algoritmni qayta o'qitishning mohiyati nimada?
61.Modelni qayta o'qitish bilan bog'liq muammoni hal etish uchun bevosita qanday kurashish mumkin emas?
62.Sigmoida nima?
J : bu “S” harfi shaklidagi silliq chiziqli bo`lmagan o`suvchi funksiya bo`lib, ko`pincha bazi bir miqdor qiymatlarni silliqlash uchun ishlatiladi
63.Modelni qayta o'qitish bilan bog'liq muammoni hal etish uchun qancha muntazam tartibga solish (regularization) funktsiyalari qo'llaniladi?
a) 3
b) 1
c) 2
d) 4
64.Muntazamlikni ta'minlash uchun (regularization) qo'shimcha ma'lumot qayerga qo'shiladi?
a) sinov tanlanmasiga
b) o`quv tanlanmasiga
c) xatoni minimallashtirish shartiga
d) maqsadli funksiyaga
65.KMeans usuli bilan klasterlash masalasini yechishda qanday optimallashtirish mezonidan foydalaniladi?
66.Logistik regressiya usulida o'qitishda qaram (dependant) o'zgaruvchilar sifatda qanday qiymatlar berish mumkin?
67.Mashinali o'qitishda sinflashtirish nima?
J 1 : berilgan malumotlar punktlari sinflarini bashorat qilish.

• 
  J 2 : Sinflashtirish - berilganma'lumotlarpunktlarisinfinibashoratqilishjarayoni. Sinflarba'zanmaqsadlar / yorliqlaryokitoifalar deb nomlanadi. Sinflashtirishnibashoratqiluvchimodellashtirish (f) xaritalashfunktsiyasinikirisho'zgaruvchilaridan (X) diskretchiqisho'zgaruvchilariga (y) yaqinlashtirishvazifasidir.
  

J 2 : Ikkilik tasniflash logistik regressiya yondashuvi orqali qaror chegarasini qabul qilish yo'li bilan amalga oshiriladi

68.Mashinali o'qitishda qo'llaniladigan qanday tanlanma yo'q?

69.Qaysi gap to'g'ri?
70.Sun'iy neyron tarmoqlari nima?
J: Neyrontarmoqlariinsonmiyasidagineyronlarningkompyuterlashgan
ko'rinishibo'lib,harbirSun'iyNeyronTarmoq (SNT)birbiribilanbog'langanva
ma'lumotniqaytaishlovchineyronlardaniborat.Tashqima'lumotma'lumotlarini
qabulqiliboluvchineyronlarqatlamikirishneyronlari,tayyornatijalarniberuvchi
neyronlarchiquvchineyronlar debataladi.Oraliqneyronlariichkiyokiyashirin
neyronlardeyiladi.Harbirneyrondabirnechtakirishbo'lib,faqatbittachiqish
bo'ladi.SNTlarningengafzaltomoniularnio'rgatishmumkinligidir,ya'ni
chiquvchisignallarxatosinimaqsadliravishdaengkichikqiymatgachakamaytirish
mumkin

71.Mashinali o'qitishda tanlanmalarni necha foiz nisbatda ajratib olish tavsiya etiladi (training/validation/test)?

J: 60%/ /20%
72.Birinchi "MARK-1" neyron kompyuter nima qila olgan?
J: Avtomatikketma-ketlikbilanboshqariladigankalkulyator (Garvard Mark I) uzoqhisoblashniavtomatikravishdabajaradiganbirinchioperatsionmashinaedi. GarvarduniversitetidoktoriXovardAykentomonidanishlabchiqilgan "Mark I" IBM muhandislaritomonidanEndikott (NY) da qurilgan

73.Klasterlash o'qitishning qaysi turiga kiradi?

J: Klasterlash - bu populyatsiyani yoki ma'lumotlar punktlarini bir xil guruhlarga ajratish vazifasi, xuddi shu guruhlardagi ma'lumotlar punktlari boshqa guruhlarga qaraganda bir xil guruhdagi boshqa ma'lumotlarga o'xshash bo'lishi kerak. Oddiy so'zlar bilan aytganda, maqsad o'xshash xususiyatlarga ega guruhlarni ajratish va ularni klasterlarga ajratishdi

74.Tasrlarni tanib olish mashinali o'qitish muammolarining qaysi turiga kiradi?

75.Mashinali o'qitishning qaysi muammosi vaqt qatorini kirish sifatida ishlatadi