Итоговый тест по системам искусственного интеллекта 2.

Данная работа включает в себя 40 правильных ответов на тест, что повысит ваши шансы на сдачу Итогового теста.

Ответы на Итоговый тест по системам искусственного интеллекта 2. 40/40

Примеры вопросов:

1. С использованием библиотеки Pandas проводится предварительный анализ данных, содержащихся в файле data.csv. Посредством анализа данных необходимо определить значение A5 первого элемента списка, полученного путем фильтрации данных по условиям А2 > 1 и A3 < 2 и сортировки данных в порядке возрастания по значению A4. Ответ записать в виде числа без округлений через символ ".".
2. С помощью библиотеки Sklearn на основе алгоритма CART производится построение дерева классификации с использованием стандартных параметров. Для этого с использованием библиотеки Pandas осуществляется загрузка обучающей выборки данных из файла data.csv, который содержит значения атрибутов ("A1", "A2", "A3", "A4", "A5", "A6") и метки классов ("C"). Требуется определить коэффициенты значимости каждого атрибута (с использованием feature_importances_) и в качестве ответа записать максимальное значение коэффициента. Ответ требуется округлить с помощью функции round() до 3 знаков и записать через символ ".".
3. Требуется рассчитать выходной сигнал полносвязной двухслойной нейронной сети прямого распространения. Количество нейронов в первом слое равно двум, количество нейронов во втором слое равно одному. Функция активации всех нейронов – сигмоид. Значения всех весовых коэффициентов равны 0,5, смещение всех нейронов равно 0,5. Ответ требуется округлить с помощью функции round() до 2 знаков и записать через символ «.». Вектор входных сигналов X:
4. Нейронная сеть состоит из единственного нейрона с сигнатурной функцией активации. Нейронная сеть инициализирована вектором весовых коэффициентов W и значением смещения b. После инициализации проводится обучение нейронной сети по методу дельта-правила с использованием выборки, состоящей из входных сигналов A1, A2, A3, и с ожидаемыми выходными значениями D1, D2, D3. Последовательность подачи входных сигналов: первая итерация обучения – A1, вторая итерация обучения – A2, третья итерация обучения – A3. Коэффициент скорости обучения n равен 0.2. Требуется рассчитать сумму весовых коэффициентов W и смещения b нейрона после третьей итерации обучения. Ответ требуется округлить с помощью функции round() до 2 знаков и записать через символ «.».