✅1. Что является началом процесса машинного обучения?
Тип ответа: Одиночный выбор
❕получить данные
создание модели
переподготовка данных
✅2. Что такое каппа-архитектура?
Тип ответа: Одиночный выбор
❕архитектура, в которой можно выполнять как обработку в реальном времени, так и пакетную обработку
архитектура, которая объединяет потоковую обработку данных в режиме реального времени с результатами пакетной аналитики
архитектура, которая работает в многопоточности
✅3. Какая зависимость изображена на картинке?
Тип ответа: Одиночный выбор
прямая
❕линейная
полиномиальная
✅4. Что такое гомоскедастичность данных?
Тип ответа: Одиночный выбор
свойства данных, используемых для создания новых модулей структуры FPG
❕свойство данных, используемых для построения модели линейной регрессии, которое заключается в том, что их дисперсия вдоль прямой регрессии является постоянной.
свойства данных, используемых для моделирования бинарной переменной отклика, принимающей значения 1 и 0.
✅5. Что такое biase?
выбор
разброс
❕смещение
✅6. Что такое EDA?
❕анализ основных свойств данных, нахождение в них общих закономерностей, распределений и аномалий, построение начальных моделей, зачастую с использованием инструментов визуализации
анализ, который работает по принципу линейной регрессии и направлена на форматирование данных в эксель таблицу
аналитика внутри эксель таблиц, направленная на обработку ошибочных данных
✅7. Что такое парсинг данных?
вывод информации в базу данных
работа с данными при помощи SQL
❕один из процессов оцифровки
✅8. Что такое распределение пуассона?
❕распределение дискретного типа случайной величины, представляющей собой число событий, произошедших за фиксированное время, при условии, что данные события происходят с некоторой фиксированной средней интенсивностью и независимо друг от друга
распределение дискретного типа случайно величины, представляющий собой число событий, которые произошли в различное время при условии, что данные происходят со сбитой
непараметрический подход к сравнению двух кривых выживаемости.
✅9. Что является самой НЕ объемной проблемой в машинном обучении?
тренировка моделей машинного обучения
создание алгоритмов данных
❕операционализация данных
✅10. Что является самой объемной проблемой в машинном обучении?
1. агрегация данных
2. маркировка данных
3. чистка данных
❕23