Kysely: Neuroverkkojen Perusteet

1. Neuroni neuroverkossa tyypillisesti:

2. Perceptroni on:

3. Takaisinlevityksen ensisijainen tehtävä on:

4. Koulutusdatan skaalaus:

5. Neuroverkon koulutusprosessi koostuu pääasiassa:

6. TensorFlow ja PyTorch ovat:

7. Milloin valitsisit perinteiset koneoppimismallit neuroverkkojen sijaan?

8. Konvoluutiohermoverkkoja (CNN) käytetään ensisijaisesti:

9. Toistuvat hermoverkot (RNN) soveltuvat parhaiten:

10. Mikä seuraavista EI ole neuroverkkojen käytön etu?

11. Mikä on aktivointifunktion rooli neuronissa?

12. Missä vaiheessa lasketaan häviö ja säädetään painoja kerrosten läpi taaksepäin?

13. Neuroverkkojen yhteydessä epochit tarkoittavat:

14. Ylisopeutunut neuroverkko:

Neuroni neuroverkossa tyypillisesti:

Select the correct answer

Välittää sähköisiä signaaleja.

Vastaanottaa syötteitä ja tuottaa niiden perusteella ulostulon.

Voi oppia ilman syötettä.

Esiintyy vain biologisissa järjestelmissä.

Perceptroni on:

Select the correct answer

Neuroverkko, jossa on yksi kerros.

Toinen nimi neuronille.

Eräs aktivointifunktiotyyppi.

Pilvitallennusratkaisu.

Takaisinlevityksen ensisijainen tehtävä on:

Select the correct answer

Ennustaa seuraava jakso datassa.

Säätää neuroverkon painoja virheiden perusteella.

Suodattaa kohinaa syötteestä.

Tallentaa eteenpäinlevityksen tulokset.

Koulutusdatan skaalaus:

Select the correct answer

Tekee datasta lukukelvotonta.

Voi auttaa parantamaan neuroverkkojen koulutuksen nopeutta ja tarkkuutta.

On tarpeen vain perinteisille koneoppimismalleille.

Lisää enemmän kohinaa dataan.

Neuroverkon koulutusprosessi koostuu pääasiassa:

Select the correct answer

Kaikkien painojen ja biasien satunnaisesta asettamisesta.

Aktivointifunktioiden käytön välttämisestä.

Painojen iteratiivisesta säätämisestä virheen minimoimiseksi.

Vain eteenpäin suuntautuvan propagoinnin käyttämisestä.

TensorFlow ja PyTorch ovat:

Select the correct answer

Kirjastoja/kehyksiä syväoppimiseen.

Aktivointifunktioiden tyyppejä.

Takaisinlevityksen menetelmiä.

Tietyntyyppisiä neuroverkkoja.

Milloin valitsisit perinteiset koneoppimismallit neuroverkkojen sijaan?

Select the correct answer

Kun käsitellään kuvantunnistusta.

Kun käytössä on pieniä tietoaineistoja ja yksinkertaisia rakenteita.

Vain tehtävissä, jotka vaativat sekvenssien ennustamista.

Konvoluutiohermoverkkoja (CNN) käytetään ensisijaisesti:

Select the correct answer

Tekstidataan ilman järjestystä.

Taulukkomuotoiseen dataan.

Vain yksidimensionaaliseen dataan.

Kuvadataan.

Toistuvat hermoverkot (RNN) soveltuvat parhaiten:

Select the correct answer

Kuvien luokitteluun.

Taulukkomuotoisen datan analysointiin.

Jaksolliseen dataan, kuten aikasarjoihin tai tekstiin.

Staattiseen dataan ilman järjestystä.

Mikä seuraavista EI ole neuroverkkojen käytön etu?

Select the correct answer

Voi tunnistaa monimutkaisia kuvioita.

Voi käsitellä suuria tietoaineistoja.

Tarjoaa aina tulkittavat tulokset.

Mikä on aktivointifunktion rooli neuronissa?

Select the correct answer

Auttaa tiedon tallentamisessa.

Avustaa taaksepäin suuntautuvassa etenemisessä.

Mahdollistaa mallin joustavuuden.

Vähentää parametrien määrää.

Missä vaiheessa lasketaan häviö ja säädetään painoja kerrosten läpi taaksepäin?

Select the correct answer

Initialization

Regularization

Backward Propagation

Forward Propagation

Neuroverkkojen yhteydessä epochit tarkoittavat:

Select the correct answer

Verkon enimmäissyvyys.

Neuronien määrä.

Kuinka monta kertaa koko tietoaineisto syötetään verkon läpi.

Verkon oppimisnopeus.

Ylisopeutunut neuroverkko:

Select the correct answer

Suoriutuu erittäin hyvin opetusdatalla, mutta huonosti uudella, näkemättömällä datalla.

Suoriutuu huonosti sekä opetus- että testidatalla.

Suoriutuu hyvin näkemättömällä datalla, mutta huonosti opetusdatalla.

Oliko kaikki selvää?

Miten voimme parantaa sitä?

Kiitos palautteestasi!

Osio 3. Luku 4

Kysy tekoälyä

Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme

Suggested prompts:

Can you explain this in simpler terms?

What are the main benefits or drawbacks?

Can you give me a real-world example?

Awesome!

Completion rate improved to 4

Kysely: Neuroverkkojen Perusteet

Pyyhkäise näyttääksesi valikon

1. Neuroni neuroverkossa tyypillisesti:

2. Perceptroni on:

3. Takaisinlevityksen ensisijainen tehtävä on:

4. Koulutusdatan skaalaus:

5. Neuroverkon koulutusprosessi koostuu pääasiassa:

6. TensorFlow ja PyTorch ovat:

7. Milloin valitsisit perinteiset koneoppimismallit neuroverkkojen sijaan?

8. Konvoluutiohermoverkkoja (CNN) käytetään ensisijaisesti:

9. Toistuvat hermoverkot (RNN) soveltuvat parhaiten:

10. Mikä seuraavista EI ole neuroverkkojen käytön etu?

11. Mikä on aktivointifunktion rooli neuronissa?

12. Missä vaiheessa lasketaan häviö ja säädetään painoja kerrosten läpi taaksepäin?

13. Neuroverkkojen yhteydessä epochit tarkoittavat:

14. Ylisopeutunut neuroverkko:

Neuroni neuroverkossa tyypillisesti:

Select the correct answer

Välittää sähköisiä signaaleja.

Vastaanottaa syötteitä ja tuottaa niiden perusteella ulostulon.

Voi oppia ilman syötettä.

Esiintyy vain biologisissa järjestelmissä.

Perceptroni on:

Select the correct answer

Neuroverkko, jossa on yksi kerros.

Toinen nimi neuronille.

Eräs aktivointifunktiotyyppi.

Pilvitallennusratkaisu.

Takaisinlevityksen ensisijainen tehtävä on:

Select the correct answer

Ennustaa seuraava jakso datassa.

Säätää neuroverkon painoja virheiden perusteella.

Suodattaa kohinaa syötteestä.

Tallentaa eteenpäinlevityksen tulokset.

Koulutusdatan skaalaus:

Select the correct answer

Tekee datasta lukukelvotonta.

Voi auttaa parantamaan neuroverkkojen koulutuksen nopeutta ja tarkkuutta.

On tarpeen vain perinteisille koneoppimismalleille.

Lisää enemmän kohinaa dataan.

Neuroverkon koulutusprosessi koostuu pääasiassa:

Select the correct answer

Kaikkien painojen ja biasien satunnaisesta asettamisesta.

Aktivointifunktioiden käytön välttämisestä.

Painojen iteratiivisesta säätämisestä virheen minimoimiseksi.

Vain eteenpäin suuntautuvan propagoinnin käyttämisestä.

TensorFlow ja PyTorch ovat:

Select the correct answer

Kirjastoja/kehyksiä syväoppimiseen.

Aktivointifunktioiden tyyppejä.

Takaisinlevityksen menetelmiä.

Tietyntyyppisiä neuroverkkoja.

Milloin valitsisit perinteiset koneoppimismallit neuroverkkojen sijaan?

Select the correct answer

Kun käsitellään kuvantunnistusta.

Kun käytössä on pieniä tietoaineistoja ja yksinkertaisia rakenteita.

Vain tehtävissä, jotka vaativat sekvenssien ennustamista.

Konvoluutiohermoverkkoja (CNN) käytetään ensisijaisesti:

Select the correct answer

Tekstidataan ilman järjestystä.

Taulukkomuotoiseen dataan.

Vain yksidimensionaaliseen dataan.

Kuvadataan.

Toistuvat hermoverkot (RNN) soveltuvat parhaiten:

Select the correct answer

Kuvien luokitteluun.

Taulukkomuotoisen datan analysointiin.

Jaksolliseen dataan, kuten aikasarjoihin tai tekstiin.

Staattiseen dataan ilman järjestystä.

Mikä seuraavista EI ole neuroverkkojen käytön etu?

Select the correct answer

Voi tunnistaa monimutkaisia kuvioita.

Voi käsitellä suuria tietoaineistoja.

Tarjoaa aina tulkittavat tulokset.

Mikä on aktivointifunktion rooli neuronissa?

Select the correct answer

Auttaa tiedon tallentamisessa.

Avustaa taaksepäin suuntautuvassa etenemisessä.

Mahdollistaa mallin joustavuuden.

Vähentää parametrien määrää.

Missä vaiheessa lasketaan häviö ja säädetään painoja kerrosten läpi taaksepäin?

Select the correct answer

Initialization

Regularization

Backward Propagation

Forward Propagation

Neuroverkkojen yhteydessä epochit tarkoittavat:

Select the correct answer

Verkon enimmäissyvyys.

Neuronien määrä.

Kuinka monta kertaa koko tietoaineisto syötetään verkon läpi.

Verkon oppimisnopeus.

Ylisopeutunut neuroverkko:

Select the correct answer

Suoriutuu erittäin hyvin opetusdatalla, mutta huonosti uudella, näkemättömällä datalla.

Suoriutuu huonosti sekä opetus- että testidatalla.

Suoriutuu hyvin näkemättömällä datalla, mutta huonosti opetusdatalla.

Oliko kaikki selvää?

Miten voimme parantaa sitä?

Kiitos palautteestasi!

Osio 3. Luku 4