Quiz dotyczący sztucznej inteligencji i danych

Odpowiedzi i wyjaśnienia pojawiają się w miarę rozwiązywania quizu.

1. Modelka radzi sobie słabo pomimo wielu rekordów. Która zasada przewodnia pomaga wyjaśnić dlaczego?
   • Więcej przykładów zawsze usuwa błędy pomiarowe
   • Najbardziej popularna etykieta gwarantuje rzetelne przewidywania
   • Jakość, przydatność i zakres danych mają znaczenie dla tego zadania
   • Sam rozmiar danych szkoleniowych określa użyteczność modelu
2. Nadzorowana tabela szkoleniowa łączy każde dane wejściowe z wynikiem, który powinien przewidzieć. Które pole pełni rolę etykiety?
   • Wynik docelowy powiązany z przykładem
   • Nazwa pliku komputerowego
   • Funkcja dostępna przed prognozą
   • Pozwolenie na prywatność
3. Zespół przewiduje odwołania meczów na początku czerwca. Dlaczego miałby wykluczać przyczynę anulowania zapisaną po odejściu klienta?
   • Ponieważ mniejsze zbiory danych zawsze umożliwiają utworzenie dokładniejszych modeli
   • Jest to funkcja niedostępna w momencie przewidywania i powodująca wyciek wyniku
   • Jest to etykieta, której należy użyć jako danych wejściowych
   • Zmienia przykładową jednostkę klienta
4. Po co łączyć wiele zdjęć tego samego obiektu podczas dzielenia zestawu danych rozpoznawania?
   • Aby etykiety obrazów były identyczne
   • Aby zwiększyć liczbę niezależnych obiektów
   • Aby usunąć wszystkie przykłady testowe
   • Aby zapobiec wyciekaniu prawie zduplikowanych widoków do pociągu i testu
5. Dlaczego zastąpienie każdej brakującej wartości zerem może wprowadzać w błąd?
   • Zero może oznaczać rzeczywistą ilość, a brak oznacza nieznaną
   • Zero jest zawsze poprawnym oszacowaniem
   • Brakujące wartości nie mogą przenosić informacji
   • Modele automatycznie ignorują zera
6. Wartość czujnika wykracza poza akceptowalny zakres fizyczny. Która odpowiedź wynika z kontroli jakości danych przeprowadzonej w przewodniku?
   • Określa, czy plik ma krótką nazwę
   • Przejrzyj pomiar i oznacz podejrzaną wartość, zamiast zakładać, że jest ona prawidłowa
   • Czy lektura została zebrana w weekend
   • Czy można dodać więcej rekordów
7. Co mówi adres URL danych publicznych na temat ponownego wykorzystania?
   • Że zbiór danych można swobodnie wykorzystywać do każdego celu
   • Aby każdy zapis był dokładny
   • Tylko, że zasób może być dostępny publicznie, a nie, że wszelkie jego ponowne wykorzystanie jest dozwolone
   • Te zasady dotyczące zgody i przechowywania nie mają zastosowania
8. Dlaczego etykieta może być niedoskonałym zastępcą?
   • Może mierzyć zarejestrowany proces, a nie wynik w świecie rzeczywistym
   • Etykiety zawsze odpowiadają wynikom
   • Serwer proxy eliminuje błąd selekcji
   • Dane treningowe nie zawierają etykiet