গাইড লিঙ্ক ক্যুইজ · সহজ স্তর
এআই কীভাবে কুইজ শেখে
আপনার তত্ত্বাবধানে থাকা, তত্ত্বাবধানহীন এবং শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষা, প্লাস ওভারফিটিং, টেস্ট সেট এবং একটি মডেলের ক্ষতি আসলে কী পরিমাপ করে তা পরীক্ষা করুন।
প্রশ্ন 1 এর 8
তত্ত্বাবধানে শেখার ক্ষেত্রে, প্রশিক্ষণের ডেটা কী অন্তর্ভুক্ত করে?
প্রতিটি প্রশ্নের পূর্বরূপ দেখুন8 প্রশ্ন
আপনি কুইজ নেওয়ার সাথে সাথে উত্তর এবং ব্যাখ্যাগুলি উপস্থিত হয়।
- তত্ত্বাবধানে শেখার ক্ষেত্রে, প্রশিক্ষণের ডেটা কী অন্তর্ভুক্ত করে?
- Only raw examples with no answers attached
- Rules written by programmers for every possible situation
- Inputs paired with target outputs, called labels
- Rewards and penalties from a game environment
- কোনো পূর্বনির্ধারিত বিভাগ ছাড়াই অনুরূপ শপিং অভ্যাস দ্বারা গ্রাহকদের গ্রুপ করা কোন ধরনের শিক্ষার উদাহরণ?
- Unsupervised learning
- Rule-based programming
- Supervised learning
- শক্তিবৃদ্ধি শেখার
- কিভাবে একটি শক্তিবৃদ্ধি শেখার এজেন্ট, যেমন একজন ভিডিও গেম খেলতে শেখার উন্নতি করে?
- By trying actions and learning from rewards or penalties
- By memorizing the game's source code
- By copying labeled examples showing the correct move each turn
- By sorting past games into clusters without feedback
- A model performs well on its training examples but poorly on comparable held-out examples. Which pattern does this show?
- আন্ডারফিটিং
- ওভারফিটিং
- ডেটা ফাঁস
- Good generalization
- Why keep a test set separate from fitting the model and choosing its settings?
- To estimate performance on examples not used for those development choices
- To tune hyperparameters by repeatedly checking the final evaluation set
- To add held-out examples to training after the choices are final
- To check whether training predictions match their training labels
- In the guide’s supervised training loop, what does the loss measure?
- How much electricity the training run uses
- How long the model takes to give an answer
- How many examples were deleted from the training dataset
- The numerical difference between predictions and target values
- A text model learns to predict the next token from the preceding context. Which learning setup does the guide describe?
- Supervised learning with separately supplied labels
- Unsupervised clustering of the text
- Self-supervised training that creates a prediction task from the text
- Reinforcement learning from rewards for each token
- A model changes its answer after seeing an example in a prompt. What can be concluded about its learned weights?
- They must have permanently changed
- The prompt became part of every user’s training data
- The model cannot use examples without retraining
- A changed response does not by itself show a weight update