? Sun'iy intellektning asosiy maqsadi nima?
= Inson intellektini almashtirish
+ Inson aql-zakovatiga taqlid qilish
= Inson aql-zakovatidan oshib ketish
= inson aql-zakovatini oshirish
?Quyidagilardan qaysi biri Sun’iy intellektning sohasi emas?
= Mashinali o’qitish
= Robototexnika
= Ma’lumotlar fani (Data science)
+ Astrofizika
?Machine Learning nima?
= Kompyuterlarni odamlar kabi fikrlashga o'rgatish
+ Kompyuterlarni ma'lumotlardan o'rganishga o'rgatish
= Kompyuterlarni aniq vazifalarni bajarish uchun dasturlash
= Kompyuterni qayta ishlash tezligini oshirish
?Tyuring testi nima uchun ishlatiladi?
= Kompyuter grafikasini sinash uchun
+ Mashinaning aqlli xatti-harakatlar ko'rsatish qobiliyatini baholash uchun
= dasturiy ta'minot xavfsizligini baholash uchun
= Internet tezligini o'lchash uchun
?Mashinali o’qitish kontekstida "o'quv ma'lumotlari" nima?
= Modelni sinab ko'rish uchun foydalaniladigan ma'lumotlar
+ Modelni o’qitish uchun foydalaniladigan ma'lumotlar
= Modelni baholashda hosil qilingan ma'lumotlar
= Model o’qitilgandan keyin to'plangan ma'lumotlar
?Tor SI va umumiy SI o'rtasidagi farq nima?
+ tor SI ma'lum bir vazifaga qaratilgan, umumiy SI esa inson qila oladigan har qanday intellektual vazifani bajarishi mumkin.
= tor SI umumiy maqsadlar uchun mo'ljallangan, umumiy SI esa vazifaga xosdir.
= farq yo'q; atamalar bir-birining o‘rnida ishlatiladi.
= Tor SI faqat robototexnika sohasida qo'llaniladi, umumiy SI esa boshqa ilovalarda qo'llaniladi.
?SIda "neyron tarmoq" atamasi nimani anglatadi?
= kompyuterning xotira tizimi
+ inson miyasi ishlash prinsipiga asoslangan algoritmlar tizimi
= dasturiy ta'minot xatosi turi
= mashinali o'rgatish jarayoni
?SIda algoritm qanday rol o'ynaydi?
+ Ma'lumotlarni qayta ishlash va tahlil qilish
=Axborotni saqlash
= Uskuna masalalarini hal qilish
= Foydalanuvchi interfeyslarini loyihalash
? Nazorat ostidagi(supervised) va nazoratsiz(unsupervised) ta'lim o'rtasidagi farq nima?
+Nazorat ostidagi o’qitishda model yorliqli(labeled) ma'lumotlar bo'yicha o'qitiladi, nazoratsiz o’qitishda esa model yorliqsiz(unlabeled) ma'lumotlardan o'rganadi.
= nazorat ostida o'qitish faqat tasniflash vazifalarini o'z ichiga oladi, nazoratsiz o’qitish esa regressiya vazifalari uchun ishlatiladi.
= farq yo'q; atamalar bir-birining o‘rnida ishlatiladi.
= Nazorat ostidagi o‘qitishga qaraganda tasvirni aniqlash nazoratsiz o’qitishda ko‘proq uchraydi.
?Ma'lumotlarni qayta ishlash mashinali o’qitishda nima uchun kerak?
= Ma'lumotlarni qayta ishlash mashinali dasturlashni o'z ichiga oladi.
= Mashinali o’qitish modellari uchun bu shart emas.
+ Modelni o’qitishga mos bo'lishi uchun dastlabki ma'lumotlarni tayyorlash.
= Bu tasniflash vazifalari uchun ma'lumotlarni belgilash(labelling) jarayoni.
?SIda kuchaytirilgan o’qitishdan (reinforcement learning) maqsad nima?
= ma'lumotlarni oldindan belgilangan toifalarga ajratish
= Eski ma'lumotlar asosida kelajak qiymatlarini bashorat qilish
+ mashinalarga sinov va xatoliklarni o'rganish orqali qaror qabul qilish imkonini berish
= tabiiy tilni qayta ishlash
?Quyidagilardan qaysi biri tabiiy tilni qayta ishlashga (NLP) misol bo’la oladi?
= raqamlar ro'yxatini saralash
= tasvirlardagi obyektlarni aniqlash
+ matnni ingliz tilidan ispan tiliga tarjima qilish
= ma'lumotlarning raqamli tendentsiyalarini tahlil qilish
?SI va hujjatlarni qayta ishlash kontekstida OCR nimani anglatadi?
+ Optik belgilarni aniqlash (Optical Character Recognition)
= Onlayn aloqa ombori (Online Communication Repository)
= Obyektni toifalarga ajratish va tanib olish (Object Categorization and Recognition)
= Bir-biriga mos keladigan belgilar ravshanligi (Overlapping Character Resolution)
?SI tizimining qaysi turi aniq dasturlashsiz vazifalarni bajarish uchun mo'ljallangan?
= Qoidalarga asoslangan tizim
= Ekspert tizimi
+ Avtonom tizim
= Neyron tarmoq tizimi
?Mashinali o’qitish modelining yangi ma'lumotlarda yaxshi ishlashini anglatuvchi atama nima?
= Moslashuvchanlik
= Aniqlik
+ Umumlashtirish(Generalization)
= Yodlash(Iterative Learning)
?Tor SI(Narrow SI) va kuchli SI(strong SI) o’rtasidagi farq nima?
+ tor SI aniq vazifalarga qaratilgan, kuchli SI esa umumiy intellektga ega.
= Tor SI qayta ishlash tezligi bo'yicha kuchli SIdan zSIfroq.
= tor SI va kuchli SI o'rtasida farq yo'q.
= tor SI faqat biznesda qo'llaniladi, kuchli SI esa tadqiqotda qo'llaniladi.
? NLP qisqartmasi sun'iy intellekt kontekstida nimani anglatadi?
= neyro-lingvistik dasturlash (Neuro-Linguistic Programming)
+ tabiiy tilni qayta ishlash (Natural Language Processing)
=chiziqli bo'lmagan dasturlash (Nonlinear Programming)
= tarmoq tili protokoli (Network Language Protocol)
? SI sohasida kompyuter ko'rish(Computer Vision) nima?
+Kompyuterlarning dunyodagi vizual axborotni tushunish va izohlash qobiliyati.
= apparat ta'minotini yangilash orqali kompyuterning ko'rish qobiliyatini yaxshilash jarayoni.
= Kompyuterlarning matnni to‘g‘ri terish qobiliyatini o‘rganish.
= Mashinali o’qitish algoritmining bir turi.
? SIda "chatbot" atamasi nimani anglatadi?
+odamlar bilan suhbatlashish uchun mo'ljallangan robot
= inson foydalanuvchilari bilan suhbatni simulyatsiya qilish uchun mo'ljallangan kompyuter dasturi.
= SI tizimlari uchun aloqa protokoli
= Nutqni aniqlash uchun qurilma.
?Neyron tarmoqning “faollashtirish funksiyasi” vazifasi nima?
= O’qitish davomida neyron tarmoqni faollashtirish.
= Neyron tarmoq tezligini aniqlash.
+ Neyron tarmoqqa murakkab ma'lumotlardan o'rganish imkonini beruvchi nochiziqlilikni joriy qilish.
= Neyron tarmoq hajmini boshqarish.
? SIda "algoritm tarafkashligi" (algorithm bias) atamasi qanday ma’noni anglatadi?
= Bu turli xil algoritmlarning tezligidagi noaniqlikni bildiradi.
+ Algoritmlarni loyihalashda nuqson borligini bildiradi.
= Algoritmning tarafkashligi SIga oid ibora emas.
= nomaqbul algoritmlarga asoslangan egri natijani ifodalaydi.
?Nazoratsiz o’qitishning asosiy muammosi nima?
+ o'qitish uchun yorliqli(labeled) ma'lumotlarning yetishmasligi
= o'quv ma'lumotlar to'plamini yaratishdagi qiyinchilik
= cheklangan hisoblash resurslari
= modelning oldindan aytib bo'lmaydigan xatti-harakati
? Mashinali o’qitishda qarorlar daraxtining asosiy maqsadi nima?
+ ma'lumotlar o'rtasidagi ierarxik munosabatlarni ifodalash
= qarorlarni avtonom tarzda bajarish
= tasvirlarni tasniflash
= katta ma'lumotlar to'plamini saqlash
?Mashinali o'rganishda regressiya va tasnif(klassifikatsiya) o'rtasidagi farq nima?
+ Regressiya uzluksiz natijalarni bashorat qiladi, tasniflash esa kategorik natijalarni bashorat qiladi.
= Klassifikatsiya uzluksiz natijalarni bashorat qiladi, regressiya esa kategorik natijalarni bashorat qiladi.
= regressiya ham, tasniflash ham bir xil turdagi natijalarni bashorat qiladi.
= Regressiya va tasniflash mashinali o'rganishda bir-birining o'rnida ishlatiladigan atamalardir.
?Mashinali o’qitishda "ortiqcha moslashish"( overfitting) tushunchasi nima?
= Model murakkab tendensiyalarni(pattern) tushunish uchun juda oddiy bo'lishi.
= Model yangi ma'lumotlarda yaxshi ishlashi, lekin o'quv ma'lumotlarida muvaffaqiyatsiz bo'lishi.
+ Model juda murakkab bo'lsa va o'quv ma'lumotlariga juda mos kelishi va yangi ma'lumotlarda yomon ishlashiga olib kelishi.
= Model o’quv ma'lumotlaridan o'rgana olmasa.
?Mashinali o’qitishda yo'qotish funksiyasining maqsadi nima?
= modelning aniqligini hisoblash
+ bashorat qilingan natija va haqiqiy natija o'rtasidagi farqni o'lchash
= modelni o'rganish tezligini nazorat qilish
= neyron tarmoq hajmini aniqlash.
?Mashinali o’qitishda "ma'lumotlarni ko'paytirish" (data augmentation) tushunchasi nima?
=Qo'shimcha funksiyalarni qo'shish orqali ma'lumotlar to'plami hajmini oshirish jarayoni
+ Mavjud ma'lumotlarga turli xil transformatsiyalarni qo'llash orqali yangi o'quv namunalarini yaratish texnikasi
= Ma'lumotlar to'plamidan ahamiyatsiz ma'lumotlarni olib tashlash
= Saqlashni qisqartirish uchun ma'lumotlarni siqish.
?Qaysi turdagi o’qitish algoritmi aniq vazifalar uchun dasturlashni talab qilmaydi?
= nazorat ostida o’qitish (supervised learning)
= nazoratsiz o’qitish (unsupervised learning)
+ kuchaytirilgan o’qitish(reinforcement learning)
= qisman nazorat ostida o’qitish(semi supervised learning)
?Mashinali o’qitishda "giperparametr" atamasining ahamiyati nimada?
= Giperparametrlar - trening davomida o'rganilgan parametrlar.
= Mashinali o'rganishda giperparametrlardan foydalanilmaydi.
+ Giperparametrlar - o'quv jarayonini boshqarish uchun modelni o’qitishdan oldin o'rnatilgan konstantalar.
= Giperparametrlar faqat chuqur o'rganishga tegishli.
? Tabiiy tillarni qayta ishlashda POS teglash nimani anglatadi?
= Savdo nuqtasini teglash
+ Nutqning bir qismini teglash
= Xizmat ko'rsatish pozitsiyasi
= Qayta ishlash obyekti tuzilmasini teglash
?Tasvirni aniqlashda konvolyutsion neyron tarmog'ining (CNN) maqsadi nima?
= ma'lumotlar ketma-ketligidagi murakkab tendensiyalarni(patterns) tanib olish
= ketma-ket ma'lumotlarni qayta ishlash
+ konvolyutsion qatlamlardan foydalangan holda vizual ma'lumotlardagi tendensiyalarni(pattern) aniqlash
= tasvirlarning aniqligini oshirish uchun
?Mashinali o'rganishda takroriy neyron tarmoq (RNN) qanday rol o'ynaydi?
= tasvirlarni qayta ishlash uchun
+ ketma-ket ma'lumotlarni qayta ishlash va o'tmishdagi kirishlar xotirada saqlash uchun
= ma'lumotlarni toifalarga ajratish uchun
= regressiya vazifalarini bajarish uchun
? Mashinali o’qitishda transfer o’qitish nima?
= turli mashinalar o'rtasida ma'lumotlarni uzatish jarayoni
+bitta vazifa bo'yicha o'qitilgan modelning boshqa, lekin bir-biriga bog'liq bo'lgan vazifaga qo'llanilishi
=bilimlarni odamlardan mashinalarga o'tkazish
= mashinali o’qitish modellarini o'rtasida uzatish jarayoni
?SIni rivojlantirishda qanday axloqiy qarashlar muhim?
=Hech qanaqa, chunki SI axloqiy muammolardan mustaqil ravishda ishlaydi.
+ adolatlilik, oshkoralik, mas'uliyat va noxolislikni kamaytirish
= Tezlik, aniqlik va samaradorlik
= SIni rivojlantirishda axloqiy jihatlar muhim emas.
?Mashinali o’qitish chalkashlik matritsasining(confusion matrix) maqsadi nima?
= O’qitish davomida modelni chalkashtirib yuborish
+ Tasniflash(klassifikatsiya) modelining ishlashini baholash
= O'quv ma'lumotlar to'plamidagi xatolarni aniqlash
= Murakkab neyron tarmoqlarni vizualizatsiya qilish
?Kirish ma'lumotlari bo'yicha nazorat ostida o’qitish va nazoratsiz o’qitish o'rtasidagi farq nima?
+ Nazorat ostidagi o’qitishda yorliqli(labeled) ma'lumotlardan, nazoratsiz o’qitishda esa yorliqsiz(unlabeled) ma'lumotlardan foydalanadi.
= Nazorat ostidagi o’qitish matnli ma'lumotlardan, nazoratsiz o'qitishda esa raqamli ma'lumotlardan foydalaniladi.
= farq yo'q; ikkalasi ham bir xil turdagi kirish ma'lumotlaridan foydalanadi.
= Nazorat qilinmagan o’qitishda yorliqli(labeled) ma'lumotlardan foydalaniladi, nazorat ostidagi o’qitishda esa yorliqsiz(unlabeled) ma'lumotlardan foydalanadi.
?Mashinali o’qitishda "qoplash"( bagging) tushunchasi nima?
= ma'lumotlar to'plami hajmini kamaytirish usuli
= modellarning talqin qilinishini yaxshilash texnikasi
+ umumiy samaradorlikni oshirish uchun bir nechta modellarni birlashtirgan usul
= giperparametrlarni optimallashtirish jarayoni
?Mashinali o’qitishda uzluksiz ma'lumotlarni diskret toifalarga aylantirish jarayoni qanday nomlanadi?
= Klasterlash
= Regressiya
= Klassifikatsiya
+To’plash(Binning)
?Neyron tarmoqlarda “tashlab ketish”(dropout) nima uchun kerak?
+ Modelni o’qitish paytida ba'zi neyronlarni tasodifiy e'tiborsiz qoldirish orqali ortiqcha moslashishni kamaytirish uchun
= Ba'zi qatlamlarni o'tkazib yuborish orqali o'quv jarayonini tezlashtirish uchun
= Konvolyutsion neyron tarmoqlarda tasvirlarning aniqligini oshirish
= Yo'qotish funksiyasida tasodifiylikni kiritish uchun
?Sun'iy intellektda tez-tez qo'llaniladigan Markov Qaror Qabul qilish jarayoni (MDP) nima uchun ishlatiladi?
= Tasvirni tanib olish
+ Ketma-ket qarorlar qabul qilish bilan o'quv muammolarini mustahkamlash
= Tabiiy tilni qayta ishlash
= Nazoratsiz o'quv vazifalari
?API qisqartmasi mashinali o’qitish kontekstida nimani anglatadi?
= ilg'or dasturlash interfeysi (Advanced Programming Interface)
= sun'iy dasturlash integratsiyasi (Artificial Programming Integration)
+ ilova dasturlash interfeysi (Application Programming Interface)
= algoritmik ishlov berish interfeysi (Algorithmic Processing Interface)
? Neyron tarmoqlar kontekstida davr (epoch) nima?
= neyron tarmoq arxitekturasining bir turi
+ neyron tarmoqni o'qitish jarayoni
= modelning aniqligi o'lchovi
= neyron tarmoqning chiqish qatlami.
? Mashinali o'qitishda qo'llab-quvvatlovchi vektor mashinasi (SVM) qanday rol o'ynaydi?
= giperparametrlarni optimallashtirish
+ ma'lumotlarni turli toifalarga ajratish
= tasvirlarning aniqligini oshirish
= xususiyatlarni ajratib olish
? Mashinali o'rganishda “gradient tushish” (gradient descent) atamasi nimadan iborat?
= ma'lumotlar naqshlarini vizualizatsiya qilish
+ parametrlarni sozlash orqali modeldagi xatolikni minimallashtirish
= ma'lumotlar to'plamining hajmini oshirish uchun
= neyron tarmoqlarda ketma-ket ma'lumotlarni qayta ishlash
? Mashina o'rganishda "bir marta issiq kodlash" atamasi ma’nosi nima?
+ matnli ma'lumotlarni raqamli vektorlarga kodlash
= katta ma'lumotlar to'plamini siqish
= xususiyatlarning o'lchamlarini kamaytirish
= neyron tarmoq arxitekturasini vizualizatsiya qilish
?Mashinali o’qitish algoritmlari kontekstida "bias" atamasi ma’nosi nima?
+ Modelni yangi ma'lumotlarga umumlashtirishga to'sqinlik qiluvchi tizimli xato
= Modelning moslashuvchanligi o'lchovi
= Modelni o’qitish davomida kiritilgan tasodifiylik
= Modelni o'rganish tezligi
?Kuchaytirilgan o’qitish(Reinforcement learning) asosiy maqsadi nima?
= tasniflash uchun ma'lumotlarni yorliqlash uchun
= eski ma'lumotlarga asoslangan holda kelajak qiymatlarini bashorat qilish
+ agentlarga atrof-muhit bilan o'zaro ta'sir qilish orqali o'rganish imkonini berish
= vizual ma'lumotlardagi tendensiyalarni(pattern) tanish
?Neyron tarmoqda aktivlashtirish funksiyasi qanday rol o'ynaydi?
= o'rganish tezligini sozlash
+ Nochiziqli joriy qilish va tarmoqni murakkab tendensiya(pattern) o'rganishni ta'minlash
= tarmoqdagi qatlamlar sonini nazorat qilish
= o'quv jarayonini optimallashtirish.
? Tabiiy tilni qayta ishlashda "NLU" qisqartmasi nimani anglatadi?
= Tabiiy o'rganish birligi (Natural Learning Unit)
= Neyronli tilni tushunish (Neural Language Understanding)
+ tabiiy tilni tushunish (Natural Language Understanding)
= chiziqli bo'lmagan lingvistik birlik (Nonlinear Linguistic Unit)
? Mashinali o’qitish modelining yangi ma'lumotlarda to'g'ri bashorat qilish qobiliyati uchun atama nima?
= Aniqlik(Accuracy)
= To’grilik (Precision)
+ Umumlashtirish (Generalization)
= Eslab qolish(Memorization)
? Vaqt seriyali ma'lumotlarni tahlil qilishda takroriy neyron tarmog'ining (RNN) maqsadi nima?
= ma'lumotlarni oldindan belgilangan toifalarga tasniflash uchun
+ ketma-ket ma'lumotlarni qayta ishlash va vaqtinchalik bog'liqliklarni olish uchun
= giperparametrlarni optimallashtirish uchun
= vaqt seriyali ma'lumotlarning ruxsatini oshirish uchun
? Mashinali o’qitishda onlayn o’qitish va to’plamli o’qitish o'rtasidagi farq nima?
+ Onlayn o’qitish ma'lumotlarni kichik partiyalarda qayta ishlaydi, to’plamli o’qitish esa bir vaqtning o'zida butun ma'lumotlar to'plamini qayta ishlaydi.
= Onlayn o’qitish paketli o’qitishga qaraganda tezroq.
= farq yo'q; atamalar bir-birining o‘rnida ishlatiladi.
= To'plamli o’qitish real vaqt rejimidagi ilovalar uchun mos keladi, onlayn o’qitish esa mos kelmaydi.
? Tabiiy tilni qayta ishlashda(NLP) "so'z xaltasi"( bag-of-words) tushunchasi nima?
+ So'zlarni chastotasiga qarab qoplarga(qismlar) ajratish usuli
= Matnni umumlashtirish texnikasi
= O'xshash ma'noli so'zlarni klasterlash yondashuvi
= So'zlarning joylashishini bashorat qilish modeli
? SI ilovalari kontekstida "IoT" qisqartmasi nimani anglatadi?
+ Buyumlar interneti(Internet of Things)
= Narsalar aqli (Intelligence of Things)
= Kirish-chiqarish texnologiyasi (Input-output Technology)
= Obyektlarni integratsiyalashgan kuzatish(Integrated Object Tracking)
| 