(ФГБОУ ВО Чувашский ГАУ)
и научной работе
Направленность (профиль) Интеллектуальные системы управления эксплуатацией транспортно-технологических комплексов
(<Курс>.<Семестр на курсе>)
Направленность (профиль) Интеллектуальные системы управления эксплуатацией транспортно-технологических комплексов, одобренный Ученым советом ФГБОУ ВО Чувашский ГАУ от 28.02.2023 г., протокол № 11.
ции
ракт.
подг.
Предварительная обработка
Визуализация данных
Меры центральной тенденции /Ср/
Интерполяция функций
Экстраполяция функций (регрессионные модели)
Авторегрессионные модели
Корреляция /Ср/
Классификация с подкреплением
Кластеризация с подкреплением /Ср/
Сети Петри
Машинное обучение
Нейронные сети
Экспертные системы
Деревья решений
Наивный байесовский классификатор /Ср/
Законы распределения
Метрики в задачах классификации /Ср/
2. Постройте экстраполяционную модель с помощью кривых Гомперца и Перла, описывающую данные Росстата о количестве автомобилей на тысячу человек при условии, что значение должно приближаться к значению 1000.
3. С помощью теории автоматов опишите работу вендинговой машины (автоматапродавца) по продаже двух товаров по цене 5 и 10 рублей, при условии, что машина принимает монеты номиналов 1, 2, 5 и 10 рублей. Учтите, что выдача товара должна происходить при нажатии кнопки выбора соответствующего товара. Усложните автомат таким образом, чтобы он выдавал сдачу.
4. С помощью нейронной сети опишите работу вендинговой машины (автоматапродавца) по продаже двух товаров по цене 5 и 10 рублей, при условии, что машина принимает монеты номиналов 1, 2, 5 и 10 рублей. Учтите, что выдача товара
5. На рисунке приведены объекты, относящиеся к разным классам (треугольники и круги), определяемые на основе значений пары параметров y и x. Запишите функцию y = f(x), которая позволит разделять приведенные данные на классы.
6. Постройте матрицу признаков для экспертной системы матричного типа, которая позволит идентифицировать несколько простудных заболеваний (например, ОРЗ, грипп, ангина) по таким признакам, как температура тела, головная боль, кашель, ломота в суставах, сонливость, насморк, боль в горле.
7. Проверьте модели, полученные в результате выполнения заданий, с помощью критериев согласия Фишера, Пирсона, Стьюдента и Колмогорова — Смирнова. Сравните полученные результаты, сделайте выводы о применимости критериев.
8. Проверьте модели, полученные в результате выполнения заданий, с использованием Accuracy, F-меры и логистической функции потерь. Сравните результаты, сделайте выводы о применимости критериев оценки моделей.
- научное направление, задачей которого является создание интеллектуальных систем, лежит на стыке информатики, статистики и анализа данных, а также занимается вопросами, связанными с философией и этичностью использования интеллектуальных систем
- объединение ряда научных областей, занимающихся построением систем анализа и обработки данных
- математическая область, связанная с построением предсказательных алгоритмов (как правило представленных статистическими моделями) на основе данных
- прикладное направление, развивающее методы построения баз знаний и правил, явным образом описывающих знания экспертов
2. Какие задачи из ниже перечисленных относятся к задачам классификации?
- определение наиболее целесообразного способа лечения
- определение длительности и исхода заболевания
- задачи поискового вывода
- оценивание кредитоспособности заёмщика
3. Определения дохода клиента банка является задачей ...
- регрессии
- кластеризации
- классификации
4. В чём заключается задача кластеризации?
- задача машинного обучения, в которой метки объектов принимают ограниченное число значений, например, город проживание, пол клиента
- задача машинного обучения, в которой метки объектов принимают любое численное значение, например, стоимость квартиры, сумма кредита
- задача машинного обучения, заключающаяся в объединении похожих объектов в однородные группы
5. Что называют обучением с подкреплением?
- обучение с контролирующими параметрами
- обучение с большим количеством учителей
- обучение основанное на собственном опыте
6. У машинного обучения есть ряд задач. Как называется та, что направлена на предсказание значения той или иной непрерывной числовой величины для входных данных?
- Переобучение
- Классификация
- Регрессия
- Кластеризация
7. Нейросети хорошо проявляют себя не только в распознавании, но и в генерации изображений. Но кое с чем у них все-таки возникают проблемы. С чем именно?
- Цвет
- Текстуры
- Формы
- Глубина, количество пикселей
8. Какой из видов машинного обучения основывается на взаимодействии обучаемой системы со средой?
- Обучение с подкреплением
- Глубинное обучение
- Обучение с учителем
- Обучение без учителя
9. Когда говорят о нейронных сетях и машинном обучении, часто упоминают закон Мура. В чем его суть?
- 20% усилий дают 80% результата, а остальные 80% усилий — лишь 20% результата
- Если все слова языка или длинного текста упорядочить по убыванию частоты их использования, то частота n-го слова в таком списке окажется приблизительно обратно пропорциональной его порядковому номеру n
- Не следует множить сущее без необходимости
10. Какой тип искусственной нейронной сети представлен на картинке?
- Нейронная сеть Джордана
- Рекуррентная нейронная сеть
- Простая нейронная сеть
- Сверточная нейронная сеть.
Занятия лекционного типа дают систематизированные знания по дисциплине, концентрируют внимание на наиболее сложных и важных вопросах. Во время лекционных занятий рекомендуется вести конспектирование учебного материала; обращать внимание на формулировки и категории, раскрывающие суть проблемы, явления или процесса; зафиксировать выводы и практические рекомендации.
Подготовка к занятиям включает ознакомление с планом практического занятия; работу с конспектом лекций, выполнение домашнего задания, работу с учебной и учебно-методической литературой, научными изданиями и электронными образовательными ресурсами, рекомендованными рабочей программой дисциплины.
Содержание самостоятельной работы определяется рабочей программой дисциплины, оценочными и методическими материалами, заданиями и указаниями преподавателя. Самостоятельная работа может осуществляться в аудиторной и внеаудиторной формах. Эффективным средством осуществления самостоятельной работы является электронная информационно-образовательная среда университета, которая обеспечивает доступ к образовательной программе, рабочей программе дисциплины, к электронным библиотечным системам, профессиональным базам данных и информационным справочным системам.
Периодичность проведения, формы текущего контроля успеваемости, система оценивания хода освоения дисциплин представлены в рабочей программе.
в 20___ /20___ учебном году
в 20___ /20___ учебном году
в 20___ /20___ учебном году
в 20___ /20___ учебном году
в 20___ /20___ учебном году
в 20___ /20___ учебном году