Crear
Descargar
Descarga SCORM
Para ser utilizado en un LMS (Moodle, Blackboard...)
Descarga normal
Para ser publicada en una web o blog.
La descarga de juegos es una característica exclusiva para usuarios con un Plan Académico o un Plan Comercial.
Obtén ahora tu Plan Académico o Comercial y comienza a integrar tus juegos en tu LMS, web o blog.
Obtener Plan Académico
Si lo deseas, puedes descargar un juego de prueba aquí y probar su integración:
Compartir juego
Sí o No
Sí o No

Машиналық үйрету принциптері: Тұжырымдар

Intégralo en tu plataforma
G. Classroom M. Teams
Puedes integrar el juego en un LMS compatible con LTI 1.1 o LTI 1.3 como Canvas, Moodle, o Blackboard. De esta manera podrás guardar las puntuaciones automáticamente en el libro de calificaciones de esa plataforma.
Descargar
Has superado el número máximo de juegos que puedes integrar en Google Classroom con tu Plan actual.

Para integrar tantos juegos como quieras en Google Classroom, necesitas un Plan Académico o un Plan Comercial.

Obtener Plan Académico
Has superado el número máximo de juegos que puedes integrar en Microsoft Teams con tu Plan actual.

Para integrar tantos juegos como quieras en Microsoft Teams, necesitas un Plan Académico o un Plan Comercial.

Obtener Plan Académico
La descarga de juegos es una característica exclusiva para usuarios con un Plan Académico o un Plan Comercial.

Obtén ahora tu Plan Académico o Comercial y comienza a integrar tus juegos en tu LMS, web o blog.

Si lo deseas, puedes descargar un juego de prueba aquí y probar su integración:

Obtener Plan Académico

Машиналық үйрету принциптері: Тұжырымдар

Sí o No

Jugadas 1
Crear copia

Sobre esta actividad

Машиналық үйрету принциптерін тексеру ойыны.

Creada por

Нурай Maratova
Нурай Maratova
Kazajstán

Descarga la versión para jugar en papel

Crea tu propio juego gratis desde nuestro creador de juegos
Compite contra tus amigos para ver quien consigue la mejor puntuación en esta actividad
Crear reto

Top juegos

 %
Anónimo
Anónimo
 %
%
%
Has superado el número máximo de juegos que puedes imprimir con tu Plan actual.

Para imprimir tantos juegos como quieras, necesitas un Plan Académico o un Plan Comercial.

Obtener Plan Académico
Imprime tu juego
Машиналық үйрету принциптері: Тұжырымдар
 

Машиналық үйрету принциптері: ТұжырымдарVersión en línea

Машиналық үйрету принциптерін тексеру ойыны.

por 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.

 
¿Estás seguro que quieres abandonar la página?

Al abandonar la página perderás el progreso del juego.