189
Hva er definisjonen på maskinlæring?
En type kunstig intelligens som innebærer trening algoritmer for å gjenkjenne mønstre i data.
Et programmeringsspråk som brukes til webutvikling.
Et operativsystem som brukes til vitenskapelig databehandling.
Et databasestyringssystem for databehandling i stor skala.
Hva er målet med maskinlæring?
Å gjøre det mulig for maskiner å tenke og lære som mennesker.
For å automatisere repeterende oppgaver.
For å gjøre maskiner raskere og mer effektive.
For å lage nye programmeringsspråk.
Hva er de tre typene maskinlæring?
Overvåket, uten tilsyn og forsterkning.
Syntaks, semantikk og pragmatikk.
Statisk, dynamisk og evolusjonær.
Strukturert, ustrukturert og semistrukturert.
Hva er veiledet læring?
En type maskinlæring der algoritmen er opplært på merkede data.
3EN type maskinlæring der algoritmen er opplært på umerkede data.
4EN type maskinlæring der algoritmen lærer gjennom prøving og feiling.
5EN type maskinlæring der algoritmen er opplært på både merkede og umerkede data.
Hva er unsupervised learning?
En type maskinlæring der algoritmen er opplært på merkede data.
En type maskinlæring der algoritmen er opplært på umerkede data.
En type maskinlæring der algoritmen lærer gjennom prøving og feiling.
En type maskinlæring der algoritmen er opplært på både merkede og umerkede data.
Hva er reinforcement learning?
En type maskinlæring der algoritmen er opplært på merkede data.
En type maskinlæring der algoritmen er opplært på umerkede data.
En type maskinlæring der algoritmen er opplært på både merkede og umerkede data.
En type maskinlæring der algoritmen lærer gjennom prøving og feiling.
Hva er forskjellen på veiledet og ikke-veiledet læring?
Veiledet læring krever merkede data, mens læring uten tilsyn ikke gjør det.
Veiledet læring krever umerkede data, mens læring uten tilsyn ikke gjør det.
Veiledet læring bruker prøving og feiling, mens læring uten tilsyn ikke gjør det.
Det er ingen forskjell mellom overvåket og ikke-overvåket læring.
Hva er overfitting i maskinlæring?
Når en modell er for kompleks og passer treningsdataene for tett, noe som resulterer i dårlig ytelse på nye data.
Når en modell er for enkel og ikke passer treningsdataene tett nok, noe som resulterer i dårlig ytelse på nye data.
Når en modell er i stand til å generalisere godt til nye data.
Når en modell ikke er i stand til å lære av nye data.
Veldig imponerende!
Gratulerer med bestått Maskinlæringsquiz! Ditt harde arbeid og engasjement har lønnet seg, og du bør være stolt av prestasjonen din. Fortsett det gode arbeidet og fortsett å lære og vokse i dette spennende feltet. Vel overstått!
Det er fortsatt rom for forbedringer!
Det er greit hvis du ikke gjorde det så bra som du håpet på denne quizen. Det er viktig å huske at alle har rom for forbedring, og det er en flott mulighet til å lære noe nytt. Ta deg tid til å studere materialet og prøv igjen. Med øvelse og dedikasjon vil du kunne gjøre det bedre neste gang. Ikke gi opp!
