1. Aytaylik, samolyot avlodini yaratish uchun kerakli parametrlarni hisoblashimiz kerak



Download 15.35 Kb.
Sana29.06.2021
Hajmi15.35 Kb.

1.Aytaylik, samolyot avlodini yaratish uchun kerakli parametrlarni hisoblashimiz kerak. Buning uchun qaysi mashinali o'qitish sohasi foydali?

Bashoratli modellashtirish

2. Mashinali  o'qitishning qaysi turi o'quv tizimining atrof-muhit bilan o'zaro ta'siriga asoslangan?

Kuchaytirilgan  o'qitish

3. While loop algoritmini bajarish natijasi quyidagicha bo'ladi:

i=1
while i <= 10:


    print(i ** 2)
    i = i + 1

1 4 9 16 25 36 49 64 81 100 



4. Mashinada o'qitish muammolari turlari

Regressiya muammosi Tasniflash muammosi Klasterlash muammosi O'lchovni kamaytirish muammosi Anomaliyani aniqlash muammosi 



5. Quyidagi kodda qanday xatolarga yo'l qo'yilgan?

def factorial(n):

  if n == 0:

    return 1

  else:

    return n * factorial(n - 1)

print(factorial(5))

Kodda xatolar yo'q

6. Qaysi funktsiya konsolga biron bir narsani chiqaradi?

print (); 



7. Quyidagi dasturlar ro'yxati bajarilgandan so'ng nima bo'ladi:

for i in range(4)


    print(i)
    print(i ** 2)

0 0 1 1 2 4 3 9

8.  Python-da  o'zgaruvchilarni to’g’ri  e'lon qilinga qatorni ko’rsating

a = int (5), int a = 5 



9. Sun'iy neyron tarmoqlar (SNT) - bu kirish ma'lumotlarini qayta ishlash uchun mashg'ulot parametrlariga qarab taqsimlangan oddiy operatsiyalarning kombinatsiyalaridan foydalanadigan mashinali o'rganish modellari. Qanday SNT mavjud emas?

Sodda

10. Ushbu kod nimani ko'rsatadi?

for i in range(5):

if i % 2 == 0:

    continue

  print(i)

Raqamlar: 1 va 3

11. Mashinali o'qitish bir qator vazifalarga ega. Uzluksiz  raqamli qiymatning bashorat qilishga qaratilgan kirish ma'lumotlari qanday nomlanadi?

Regressiya 



12. Neyron tarmoqlari nafaqat tan olinishda, balki tasvirni yaratishda ham yaxshi ishlaydi. Ammo ba'zi narsalar bilan ular hali ham muammolarga duch kelishmoqda. Aynan nima?

Shakl

13. Neyron tarmoqlari va mashinali o'rganish haqida gapirganda, Mur qonuni tez-tez esga olinadi. Uning mohiyati nimada?

Kompyuterlarning har bir keyingi avlodi 2,5 baravar tez ishlaydi

14. Mashinada o'qitish modellarining asosiy algoritmlari

Daraxtsimon echimlar  sodda Bayes tasnifi Eng kam kvadratchalar Logistik regressiya Yordam vektor mashinasi (SVM) Ansambl usuli Klaster algoritmlari Asosiy komponentlar tahlili (PCA) Singular qiymat dekompozitsiyasi Mustaqil komponentlar tahlili (ICA) 



15. Sun'iy neyron tarmoqlarining birinchi modelini kim yaratgan?

Makkullox va Pits
Download 15.35 Kb.

Do'stlaringiz bilan baham:




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©hozir.org 2020
ma'muriyatiga murojaat qiling

    Bosh sahifa
davlat universiteti
ta’lim vazirligi
maxsus ta’lim
O’zbekiston respublikasi
zbekiston respublikasi
axborot texnologiyalari
o’rta maxsus
guruh talabasi
nomidagi toshkent
davlat pedagogika
texnologiyalari universiteti
xorazmiy nomidagi
toshkent axborot
pedagogika instituti
haqida tushuncha
rivojlantirish vazirligi
toshkent davlat
Toshkent davlat
vazirligi toshkent
tashkil etish
matematika fakulteti
ta’limi vazirligi
samarqand davlat
kommunikatsiyalarini rivojlantirish
bilan ishlash
pedagogika universiteti
vazirligi muhammad
fanining predmeti
Darsning maqsadi
o’rta ta’lim
navoiy nomidagi
haqida umumiy
Ishdan maqsad
moliya instituti
fizika matematika
nomidagi samarqand
sinflar uchun
fanlar fakulteti
Nizomiy nomidagi
maxsus ta'lim
Ўзбекистон республикаси
ta'lim vazirligi
universiteti fizika
umumiy o’rta
Referat mavzu
respublikasi axborot
таълим вазирлиги
Alisher navoiy
махсус таълим
Toshkent axborot
Buxoro davlat