Kontrola znalostí

Dokončeno

Kontrola znalostí

1.

Co znamená, že se algoritmy strojového učení liší od tradičních algoritmů?

Algoritmy strojového učení jsou vždy složitější než tradiční algoritmy.

Algoritmy strojového učení musí být natrénovány při každém použití.

Algoritmy strojového učení jsou tvarovány daty přímo v rámci vývoje. Tradiční algoritmy jsou téměř zcela založeny na teorii nebo na názorech osoby, která kód píše.

2.

Kdy chceme provést trénování?

Kdykoli chceme použít model.

Pouze když chceme model vylepšit.

Pokaždé, když načteme model ze souboru.

3.

Jaký je vztah mezi modelem, objektivními a trénovacími daty?

Trénovací data slouží k provádění změn modelu. Tyto změny pomáhají modelu lépe dosáhnout cíle.

Trénovací data slouží k provádění změn cíle. Tyto změny pomáhají cíli lépe vypadat jako model.

Model se používá k provádění změn trénovacích dat. Tyto změny pomáhají trénovacím datům dosáhnout cíle lépe.

Před kontrolou vaší práce musíte odpovědět na všechny dotazy.