NAI

Create an educational and engaging illustration representing concepts in Neural Networks, Decision Trees, and Clustering algorithms, featuring abstract visual elements like decision trees, neural network diagrams, and clustering patterns in vibrant colors.

NAI Knowledge Quiz

Test your knowledge on Neural Networks, Decision Trees, and Clustering algorithms with our engaging NAI Knowledge Quiz. This quiz features 10 thought-provoking questions designed to challenge your understanding of key concepts in artificial intelligence and machine learning.

  • Multiple choice questions
  • Scoring based on accuracy
  • Explore a range of topics in AI
10 Questions2 MinutesCreated by LearningTree512
Czy zdasz NAI
Tak
Nie
zaznacz funkcje, które nie odpowiadają ciągłemu wyjściu perceptronu.
Progowa
Sigmoidalna
Liniowa
Zaznacz zdania nieprawdziwe dla drzew decyzyjnych
Są trudne w interpretacji dla człowieka
Słabo odzwierciedlają proces podejmowania decyzji przez człowieka
Algorytm zachłanny dla problemu plecakowego sortuje przedmioty:
Rosnąco ze wzgledu na ich stosunek objętość/wartość
Malejąco ze względu na ich stosunek objętość/wartość
Zaznacz zdania prawdziwe
Przewidywanie wartości indeksu giełdowego na podstawie wskaźników makroekonomicznych to przykład zadania regresji
Wykrywanie spamu to przykład zadania regresji
Zaznacz wszystkie poprawne odpowiedzi:
Przy budowie drzewa decyzyjnego staramy się minimalizować kwadrat odległości między wszystkimi parami obserwacji ze zbioru danych.
Drzewa decyzyjne mogą być użyte do klasyfikacji.
Dobrym warunkiem stopu budowy drzewa jest mały spadek błędu średniokwadratowego.
Zaznacz wszystkie poprawne odpowiedzi:
Pełność to proporcja obserwacji faktycznie pozytywnych I zaklasyfikowanych jako pozytywne do faktycznie pozytywnych.
F-miara jest średnią harmoniczną pełności I precyzji.
Precyzja dobrze oddaje jakość klasyfikatora w przypadku klas o istotnie różnych ilościach (klasy niezbalansowane).
Zaznacz wszystkie prawidłowe odpowiedzi:
Na k-means mozna patrzeć jak na próbe minimalizacji sumy kwadratów odległości obserwacji od ich centroidów
Na k-means można patrzeć jak na próbe minimalizacji sumy kwadratów odległości pomiędzy parami obiektów w tych samych klastrach (grupach)
W algorytmie grupowania aglomeracyjnego hierarchicznego trzeba z góry podać liczbę grup
Pytanie odnośnie algorytmu węzowego (chyba)
Najblizsze nieodwiedzone miasto
Najblizsze miasto
Czy w K-nn I K- means trzeba normalizować dane przed wykonaniem algorytmu
Tak trzeba
Nie, nie trzeba
{"name":"NAI", "url":"https://www.quiz-maker.com/QPREVIEW","txt":"Test your knowledge on Neural Networks, Decision Trees, and Clustering algorithms with our engaging NAI Knowledge Quiz. This quiz features 10 thought-provoking questions designed to challenge your understanding of key concepts in artificial intelligence and machine learning.Multiple choice questionsScoring based on accuracyExplore a range of topics in AI","img":"https:/images/course2.png"}
Powered by: Quiz Maker