Sun’iy intellekt va neyron tarmoqlari fanidan test savollari №1

№ 54. 
Mashinali o’qitish nima? 
kompyuter dasturining ma’lumotlarni o’qib olish asosida xususiyatlarni o’rganish qobiliyatidir 
№ 55. 
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 
№ 56. 
Supervised o’qitish algoritmlari asosan qanday masalani yechishga qaratilgan 
regressiya va sinflashtirish masalasiga 
№ 57. 
O’qituvchili (supervised) o’qitish algortimlari to’g’ri ko’rsatilgan javobni ko’rsating 
linear regression, nearest neighbor, random forest, decision tree 
№ 58. 
Modelni o’qitish uchun o’quv tanlanma (dataset) qanday turlarga bo’linadi? 
o’qitiluvchi to’plam, validatsiya to’plami, testlash to’plami 
№ 59. 
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) 
№ 60. 
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 
№ 61. 
O’qituvchisiz (unsupervised) o’qitish algortimlari to’g’ri ko’rsatilgan javobni ko’rsating 
k-means clustering, hierarchical clustering, independent component analysis 
№ 62. 
O’qituvchili o’qitish (supervised learning) nima 
modelni o’qitish uchun ma’lumotlar bilan birgalikda ularning belgisini (data+label) ham ishlatish 
№ 63. 
O’qituvchisiz o’qitish (unsupervised learning) nima? 
modelni o’qitish uchun ma’lumotlarni belgisisiz (data without label) ishlatish
№ 64. 
Chiziqli regression model nima uchun ishlatiladi? 
bashorat qilish uchun