Podcast
Questions and Answers
Vad är huvudsyftet med Transfer Learning?
Vad är huvudsyftet med Transfer Learning?
- Att alltid förbättra den fysiska produktens kvalitet.
- Att skapa helt nya modeller från grunden.
- Att minska behovet av stora datamängder genom att använda förtränade modeller. (correct)
- Att optimera kod och algoritmer för snabbare beräkningar.
Vilken teknik använder man för bildigenkänning inom produktkategorisering?
Vilken teknik använder man för bildigenkänning inom produktkategorisering?
- Convolutional Neural Networks. (correct)
- Recurrent Neural Networks.
- Support Vector Machines.
- K-Nearest Neighbors.
Hur kan prediktiva modeller bidra till lageroptimering?
Hur kan prediktiva modeller bidra till lageroptimering?
- Genom att eliminera behovet av fysiska lager.
- Genom att förutsäga efterfrågan och optimera lagernivåer. (correct)
- Genom att automatiskt fylla på lagret med produkter.
- Genom att sälja varor innan de finns i lager.
Vilken av följande metoder kan användas för att automatisera kundtjänst?
Vilken av följande metoder kan användas för att automatisera kundtjänst?
Vilken analys kan identifiera tecken på att en kund kan sluta handla?
Vilken analys kan identifiera tecken på att en kund kan sluta handla?
Vilken av dessa är en potentiell fördel med personliga produktrekommendationer?
Vilken av dessa är en potentiell fördel med personliga produktrekommendationer?
Vad innebär automatiserad kundtjänst med NLP?
Vad innebär automatiserad kundtjänst med NLP?
Vilken faktor är viktig vid utveckling av ett rekommendationssystem?
Vilken faktor är viktig vid utveckling av ett rekommendationssystem?
Vad är huvudsyftet med multidimensionell skalning?
Vad är huvudsyftet med multidimensionell skalning?
Vilken av följande metoder är en linjär teknik för multidimensionell skalning?
Vilken av följande metoder är en linjär teknik för multidimensionell skalning?
Vilken begränsning har PCA i jämförelse med t-SNE?
Vilken begränsning har PCA i jämförelse med t-SNE?
Vad är en fördel med t-SNE?
Vad är en fördel med t-SNE?
Hur skiljer sig UMAP från t-SNE?
Hur skiljer sig UMAP från t-SNE?
Vilken är en av begränsningarna för t-SNE?
Vilken är en av begränsningarna för t-SNE?
Vilken av följande metoder används främst för att analysera bild- och textdata?
Vilken av följande metoder används främst för att analysera bild- och textdata?
Vilken teknik skulle du använda för att identifiera dolda relationer i oetiketterad data?
Vilken teknik skulle du använda för att identifiera dolda relationer i oetiketterad data?
Vad används K-Nearest Neighbors (KNN) främst till?
Vad används K-Nearest Neighbors (KNN) främst till?
Vilken teknik använder en S-formad kurva för att klassificera sannolikheter?
Vilken teknik använder en S-formad kurva för att klassificera sannolikheter?
Hur fungerar ett beslutsträd?
Hur fungerar ett beslutsträd?
Vilket av följande alternativ kan inte klassificeras som en metod inom maskininlärning?
Vilket av följande alternativ kan inte klassificeras som en metod inom maskininlärning?
Vad kännetecknar neurala nätverk i maskininlärning?
Vad kännetecknar neurala nätverk i maskininlärning?
Vilken metod används främst för att avgöra kreditvärdighet?
Vilken metod används främst för att avgöra kreditvärdighet?
Vad är en typisk användning för neurala nätverk?
Vad är en typisk användning för neurala nätverk?
Vilken typ av problem löser K-Nearest Neighbors (KNN)?
Vilken typ av problem löser K-Nearest Neighbors (KNN)?
Vad mäter recall i en klassificeringsmodell?
Vad mäter recall i en klassificeringsmodell?
Vad visar hög prestanda på testdata om en modell?
Vad visar hög prestanda på testdata om en modell?
När är F1-score särskilt användbart att använda?
När är F1-score särskilt användbart att använda?
Vilken av följande formler beskriver noggrannhet (accuracy)?
Vilken av följande formler beskriver noggrannhet (accuracy)?
Vilken är en fördel med att reservera en del av datan för testning?
Vilken är en fördel med att reservera en del av datan för testning?
Vad kan vara en nackdel med att använda noggrannhet (accuracy) som ett mått?
Vad kan vara en nackdel med att använda noggrannhet (accuracy) som ett mått?
Vad innebär överanpassning (overfitting) av en modell?
Vad innebär överanpassning (overfitting) av en modell?
Vad innebär ett högt recallvärde för en modell?
Vad innebär ett högt recallvärde för en modell?
Hur kan regularisering förbättra en modells prestanda?
Hur kan regularisering förbättra en modells prestanda?
Vilken av följande påståenden är sann angående precision?
Vilken av följande påståenden är sann angående precision?
Vilket av följande bidrar till att snabba upp upptäckten av överanpassning?
Vilket av följande bidrar till att snabba upp upptäckten av överanpassning?
Vad är syftet med att använda både precision och recall i en bedömning?
Vad är syftet med att använda både precision och recall i en bedömning?
Vad syftar regularisering till att uppnå i maskininlärning?
Vad syftar regularisering till att uppnå i maskininlärning?
Vad är en konsekvens av att optimera en modell enbart för träningsdatan?
Vad är en konsekvens av att optimera en modell enbart för träningsdatan?
Vilken av följande definierar F1-score korrekt?
Vilken av följande definierar F1-score korrekt?
Vilken metod kan användas för att förbättra en modell som visar sämre prestanda på testdata än på träningsdata?
Vilken metod kan användas för att förbättra en modell som visar sämre prestanda på testdata än på träningsdata?
Flashcards are hidden until you start studying
Study Notes
Multidimensionell Skalning (MDS)
- MDS används för att förenkla högdimensionell data till ett lägre antal dimensioner.
- MDS identifierar mönster och samband i data.
- MDS är användbart för att utforska data, klustring och förklarande analys.
Tekniker för Multidimensionell Skalning
- PCA (Principal Component Analysis): En linjär teknik som projicerar data på ett nytt koordinatsystem.
- Identifierar huvudkomponenter (riktningar med störst varians) i data.
- Fördelar: Lämplig för linjära samband, enkel att implementera och bevarar globala datastrukturer.
- Begränsningar: Begränsad till linjära samband, kan inte identifiera icke-linjära strukturer.
- t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding): En icke-linjär teknik som bevarar lokala strukturer.
- Utmärkt för att visualisera klustring, identifierar grupper av data.
- Fördelar: Bra för att visa lokal struktur i data, vanligt för att analysera bild- och textdata.
- Begränsningar: Bevarar inte globala strukturer lika väl som PCA, beräkningsmässigt tungt, känsligt för hyperparameterinställningar.
- UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection): En icke-linjär teknik mer flexibel än t-SNE.
- Bevarar både lokala och globala strukturer i data.
- Baseras på teori om mångfaldsinlärning.
- Fördelar: Mer flexibel än t-SNE, bevarar både lokala och globala strukturer, användbart för att förutsäga sannolikheter.
- K-Nearest Neighbors (KNN): Används för att klassificera en ny datapunkt baserat på dess närmaste grannar.
- Modellen tilldelar den nya punkten den vanligaste klassen bland grannarna.
- Användbart för klassificeringsproblem, som att känna igen handskrivna siffror.
- Beslutsträd: Klassificerar en ny datapunkt baserat på dess egenskaper genom att bygga en trädstruktur.
- Varje gren representerar en fråga, bladen representerar beslut.
- Användbart för klassificerings- och regressionsuppgifter, som att avgöra kreditvärdighet.
- Neurala nätverk: Klassificerar eller förutsäger utdata baserat på komplexa, icke-linjära samband i indata.
- Modellen består av flera lager av neuroner som bearbetar information.
- Vanliga inom bild- och röstigenkänning.
Studying That Suits You
Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.
