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

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