Установите соответствие между алгоритмами машинного обучения и их типами задач:
🧠 Тематика вопроса:
Дисциплина изучает методы построения и настройки нейронных сетей для обработки сложных данных, включая изображения, звук и естественный язык. В рамках курса рассматриваются архитектуры глубокого обучения, алгоритмы оптимизации и практические аспекты их применения в задачах искусственного интеллекта. Слушатели освоят инструменты для разработки моделей, их обучения и оценки эффективности, что позволит решать реальные задачи в сфере анализа данных, компьютерного зрения и автоматизированных систем.
Варианты ответа:
- Naive Bayes (наивный Байесовский классификатор)
- Линейная регрессия
- DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)
- Классификация
- Регрессия
- Кластеризация
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Установите соответствие между типами данных и методами обработки:
- Установите соответствие между примерами задач машинного обучения и типами алгоритмов:
- Выберите пример задачи классификации:
- Установите соответствие между метриками и их применением:
- Установите соответствие между методами регрессии и их особенностями: