New game
Download
SCORM download
To be used in an LMS (Moodle, Blackboard...)
Regular download
To be published on a website or blog.
Downloading games is an exclusive feature for users with an Academic Plan or a Commercial Plan.
Get your Academic Plan or your Commercial Plan now and start integrating your games into your LMS, website or blog.
Get Academic Plan
If you wish, you can download a demo game here and test its integration:
Share game
Yes or No
Yes or No

Машиналық үйрету принциптері: Тұжырымдар

Integrate it into your platform
G. Classroom M. Teams
You can integrate the game into an LMS compatible with LTI 1.1 or LTI 1.3 such as Canvas, Moodle, or Blackboard. This way, the scores will be automatically saved into the platform’s gradebook.
Download
You have exceeded the maximum number of games you can integrate into Google Classroom with your current Plan.

To integrate as many games as you want in Google Classroom, you need an Academic Plan or a Commercial Plan.

Get Academic Plan
You have exceeded the maximum number of games you can integrate into Microsoft Teams with your current Plan.

To integrate as many games as you want in Microsoft Teams, you need an Academic Plan or a Commercial Plan.

Get Academic Plan
Downloading games is an exclusive feature for users with an Academic Plan or a Commercial Plan.

Get your Academic Plan or your Commercial Plan now and start integrating your games into your LMS, website or blog.

If you wish, you can download a demo game here and test its integration:

Get Academic Plan

Машиналық үйрету принциптері: Тұжырымдар

Yes or No

Played 1
Create copy

About this activity

Машиналық үйрету принциптерін тексеру ойыны.

Created by

Нурай Maratova
Нурай Maratova
Kazakhstan

Download the paper version to play

Make your own free game from our game creator
Compete against your friends to see who gets the best score in this game
Make challenge

Top Games

 %
Anonymous
Anonymous
 %
%
%
You have exceeded the maximum number of games you can print with your current Plan.

To print as many games as you want, you need an Academic Plan or a Commercial Plan.

Get Academic Plan
Print your game
Машиналық үйрету принциптері: Тұжырымдар
 

Машиналық үйрету принциптері: ТұжырымдарOnline version

Машиналық үйрету принциптерін тексеру ойыны.

by Нурай Maratova
1

Машиналық оқыту – жасанды интеллектің бір тармағы ма?

2

Нейронды желілер тек биологиялық нейрондармен байланысы жоқ болған жағдайда ғана тиімді жұмыс істейді ме?

3

Жасанды нейронды желі адам миының синапстарын имитациялайтын модель болып табылады ма?

4

Нейронды желілердің құрылымы тек бір қабатты болады ма?

5

Көп қабатты нейронды желілерде аралық қабаттар жоқ па?

6

Машиналық оқыту жүйесі адам дауыстарын тануда қолданылмайды ма?

7

Нейронды желілерде нейрондар тек сигналдарды қабылдап, оларды өңдемейді ме?

8

Оқытушы мен оқыту кезінде мәліметтерге адам араласуы міндетті болып табылады ма?

9

Нейронды желілердің жұмыс принципі бойынша, синапстар кіріс ақпараттарды өңдеуге әсер етпей ме?

10

Жасанды нейронды желілердің құрылымы мен жұмыс принципі адам миына толық сәйкес келеді ме?

11

Машиналық үйрету тек сандық деректермен жұмыс істейді.

12

Supervised learning оқу жиынтығында белгілеген жауаптар болады.

13

Нейрондық желілер үшін кері таралу алгоритмы ешқашан қажет емес.

14

Модельдің жалпылау қабілетін бағалау үшін бөлек тест жиынтығы пайдаланылады.

15

Қатаң кепілдік жоқ болса, модель жақсы generalize етеді.

16

Машиналық үйретудің негізгі принциптері деректерді жинау және алдын ала өңдеуді қамтиды.

17

Градиентті түсіру процесі тек линей қайтаруда қолданылады.

18

Білімді трансферлеу үйретуде ешқандай сұраныс жоқ.

19

Қателік функциясы модельдің болжамдарының дәлдігін өлшейді.

20

Регуляризация overfitting-ті азайтуға көмектеседі.

21

Алгоритмдерді жаттықтыру үшін деректер жиыны қажет.

22

Модельдер ешқашан overfitting жасамайды.

23

Өлшеу қатесі модельді бағалау үшін қолданылатын метрика болып табылады.

24

Қолданушылардың дерегі ешқашан сақталмайды.

25

Регрессия тек сандық болжамдар береді, класификация жасай алмайды.

26

Жасанды интеллекттің мақсаты адамның ақыл-ойын толықтай қайталау емес.

27

Нейрондық желілердің архитектурасында қабаттар болуы мүмкін.

28

Машиналық оқыту деректерге негізделген паттерндерді үйретеді.

29

Машиналық оқыту тек алдын ала жазылған ережелерге сүйенеді.

30

Жаттықтыру кезінде тест деректері қолданылмайды.

 
Are you sure you want to leave the page?

If you leave the page, you will lose your game progress.