Установите соответствие между примерами задач машинного обучения и типами алгоритмов:
🧠 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:
- Прогнозирование потребительских расходов
- Классификация писем как спам/не спам
- Кластеризация клиентов по покупательским предпочтениям
- Линейная регрессия
- Логистическая регрессия
- k-средние
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Выберите пример задачи классификации:
- Установите соответствие между метриками и их применением:
- Установите соответствие между методами регрессии и их особенностями:
- Соотнесите алгоритмы машинного обучения с их основными особенностями:
- Расположите этапы разработки модели машинного обучения в правильной последовательности: