Вікторина: Основи Нейронних Мереж

1. Нейрон у нейронній мережі зазвичай:

2. Перцептрон — це:

3. Основна роль зворотного поширення:

4. Масштабування навчальних даних:

5. Процес навчання нейронної мережі в основному включає:

6. TensorFlow та PyTorch — це:

7. Коли варто обирати традиційні моделі машинного навчання замість нейронних мереж?

8. Для чого в основному використовуються згорткові нейронні мережі (CNN)?

9. Для яких задач найкраще підходять рекурентні нейронні мережі (RNN)?

10. Яка з наведених нижче не є перевагою використання нейронних мереж?

11. Яку роль виконує функція активації в нейроні?

12. На якому етапі обчислюється втрата і потім ваги коригуються у зворотному напрямку через шари?

13. У контексті нейронних мереж епохи означають:

14. Переобучена нейронна мережа:

Нейрон у нейронній мережі зазвичай:

Select the correct answer

Передає електричні сигнали.

Отримує вхідні дані та формує вихід на їх основі.

Може навчатися без будь-яких вхідних даних.

Існує лише у біологічних системах.

Перцептрон — це:

Select the correct answer

Нейронна мережа з одним шаром.

Інша назва нейрона.

Тип функції активації.

Хмарне сховище даних.

Основна роль зворотного поширення:

Select the correct answer

Прогнозування наступної послідовності у даних.

Коригування ваг у нейронній мережі на основі помилок.

Відфільтровування шуму з вхідних даних.

Збереження результатів прямого поширення.

Масштабування навчальних даних:

Select the correct answer

Робить дані нечитабельними.

Може допомогти підвищити швидкість і точність навчання нейронних мереж.

Потрібне лише для традиційних моделей машинного навчання.

Вносить більше шуму в дані.

Процес навчання нейронної мережі в основному включає:

Select the correct answer

Випадкове встановлення всіх ваг і зміщень.

Уникнення використання функцій активації.

Ітеративне коригування ваг для мінімізації помилки.

Використання лише прямого поширення.

TensorFlow та PyTorch — це:

Select the correct answer

Бібліотеки/фреймворки для глибокого навчання.

Типи функцій активації.

Методи зворотного поширення.

Конкретні типи нейронних мереж.

Коли варто обирати традиційні моделі машинного навчання замість нейронних мереж?

Select the correct answer

Під час роботи з розпізнаванням зображень.

Коли доступні невеликі набори даних і прості закономірності.

Лише для завдань, що потребують прогнозування послідовностей.

Для чого в основному використовуються згорткові нейронні мережі (CNN)?

Select the correct answer

Текстові дані без послідовності.

Табличні дані.

Лише одномірні дані.

Дані зображень.

Для яких задач найкраще підходять рекурентні нейронні мережі (RNN)?

Select the correct answer

Класифікація зображень.

Аналіз табличних даних.

Послідовні дані, такі як часові ряди або текст.

Статичні дані без порядку.

Яка з наведених нижче не є перевагою використання нейронних мереж?

Select the correct answer

Може розпізнавати складні шаблони.

Може обробляти великі набори даних.

Завжди надає інтерпретовані результати.

Яку роль виконує функція активації в нейроні?

Select the correct answer

Допомагає зберігати дані.

Сприяє зворотному поширенню.

Вносить гнучкість у модель.

Зменшує кількість параметрів.

На якому етапі обчислюється втрата і потім ваги коригуються у зворотному напрямку через шари?

Select the correct answer

Initialization

Regularization

Backward Propagation

Forward Propagation

У контексті нейронних мереж епохи означають:

Select the correct answer

Максимальна глибина мережі.

Кількість нейронів.

Кількість разів, коли весь набір даних проходить через мережу.

Швидкість навчання мережі.

Переобучена нейронна мережа:

Select the correct answer

Демонструє дуже хороші результати на тренувальних даних, але погано працює з новими, невідомими даними.

Погано працює як на тренувальних, так і на тестових даних.

Добре працює з невідомими даними, але погано — з тренувальними.

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 4

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

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

Вікторина: Основи Нейронних Мереж

Свайпніть щоб показати меню

1. Нейрон у нейронній мережі зазвичай:

2. Перцептрон — це:

3. Основна роль зворотного поширення:

4. Масштабування навчальних даних:

5. Процес навчання нейронної мережі в основному включає:

6. TensorFlow та PyTorch — це:

7. Коли варто обирати традиційні моделі машинного навчання замість нейронних мереж?

8. Для чого в основному використовуються згорткові нейронні мережі (CNN)?

9. Для яких задач найкраще підходять рекурентні нейронні мережі (RNN)?

10. Яка з наведених нижче не є перевагою використання нейронних мереж?

11. Яку роль виконує функція активації в нейроні?

12. На якому етапі обчислюється втрата і потім ваги коригуються у зворотному напрямку через шари?

13. У контексті нейронних мереж епохи означають:

14. Переобучена нейронна мережа:

Нейрон у нейронній мережі зазвичай:

Select the correct answer

Передає електричні сигнали.

Отримує вхідні дані та формує вихід на їх основі.

Може навчатися без будь-яких вхідних даних.

Існує лише у біологічних системах.

Перцептрон — це:

Select the correct answer

Нейронна мережа з одним шаром.

Інша назва нейрона.

Тип функції активації.

Хмарне сховище даних.

Основна роль зворотного поширення:

Select the correct answer

Прогнозування наступної послідовності у даних.

Коригування ваг у нейронній мережі на основі помилок.

Відфільтровування шуму з вхідних даних.

Збереження результатів прямого поширення.

Масштабування навчальних даних:

Select the correct answer

Робить дані нечитабельними.

Може допомогти підвищити швидкість і точність навчання нейронних мереж.

Потрібне лише для традиційних моделей машинного навчання.

Вносить більше шуму в дані.

Процес навчання нейронної мережі в основному включає:

Select the correct answer

Випадкове встановлення всіх ваг і зміщень.

Уникнення використання функцій активації.

Ітеративне коригування ваг для мінімізації помилки.

Використання лише прямого поширення.

TensorFlow та PyTorch — це:

Select the correct answer

Бібліотеки/фреймворки для глибокого навчання.

Типи функцій активації.

Методи зворотного поширення.

Конкретні типи нейронних мереж.

Коли варто обирати традиційні моделі машинного навчання замість нейронних мереж?

Select the correct answer

Під час роботи з розпізнаванням зображень.

Коли доступні невеликі набори даних і прості закономірності.

Лише для завдань, що потребують прогнозування послідовностей.

Для чого в основному використовуються згорткові нейронні мережі (CNN)?

Select the correct answer

Текстові дані без послідовності.

Табличні дані.

Лише одномірні дані.

Дані зображень.

Для яких задач найкраще підходять рекурентні нейронні мережі (RNN)?

Select the correct answer

Класифікація зображень.

Аналіз табличних даних.

Послідовні дані, такі як часові ряди або текст.

Статичні дані без порядку.

Яка з наведених нижче не є перевагою використання нейронних мереж?

Select the correct answer

Може розпізнавати складні шаблони.

Може обробляти великі набори даних.

Завжди надає інтерпретовані результати.

Яку роль виконує функція активації в нейроні?

Select the correct answer

Допомагає зберігати дані.

Сприяє зворотному поширенню.

Вносить гнучкість у модель.

Зменшує кількість параметрів.

На якому етапі обчислюється втрата і потім ваги коригуються у зворотному напрямку через шари?

Select the correct answer

Initialization

Regularization

Backward Propagation

Forward Propagation

У контексті нейронних мереж епохи означають:

Select the correct answer

Максимальна глибина мережі.

Кількість нейронів.

Кількість разів, коли весь набір даних проходить через мережу.

Швидкість навчання мережі.

Переобучена нейронна мережа:

Select the correct answer

Демонструє дуже хороші результати на тренувальних даних, але погано працює з новими, невідомими даними.

Погано працює як на тренувальних, так і на тестових даних.

Добре працює з невідомими даними, але погано — з тренувальними.

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 4