Векторні представлення: перевірте свої знання

1. Які з ознак, наведених нижче, добре підійдуть для векторного представлення? (Виберіть усі варіанти, які підходять.)

   Choose as many answers as you see fit.

   Найвищі добові температури для Токіо (Японія) з 1999 по 2024 рік

   Класифікація 10 000 п’єс на комедію, трагедію чи історичний жанр

   Наукові назви понад 1,5 мільйона видів тварин, які існують на Землі

   Рядки коду з великого проекту з розробки програмного забезпечення

2. Ви створюєте векторне представлення подібності пісень із бази даних із 10 000 прикладів, представлених як пряме кодування. Скільки вимірів матиме векторне представлення?

   10 000 вимірів

   Більше ніж 10 000 вимірів

   Менше ніж 10 000 вимірів

3. Що з наведеного нижче є перевагами векторного представлення даних ознак, як порівняти з їх представленням за допомогою прямого кодування? (Виберіть усі варіанти, які підходять.)

   Choose as many answers as you see fit.

   Векторне представлення має менше значень ваги, які налаштовуються під час навчання.

   У векторні представлення можуть кодуватися семантичні зв’язки.

   Модель, яка навчалась на основі векторного представлення, не потрібно оцінювати з використанням тестового набору даних.

   Векторне представлення може бути легше відобразити у візуалізації.

4. Правда чи неправда: прихований шар навченої нейронної мережі можна використовувати як векторне представлення.

   Правда

   Неправда

5. Які з наведених нижче тверджень про word2vec правильні? (Виберіть усі варіанти, які підходять.)

   Choose as many answers as you see fit.

   Word2vec – один із багатьох методів, які використовуються, щоб створювати векторні представлення слів.

   Word2vec перетворює семантично схожі слова на вектори представлення, розміщені поряд у геометричному просторі.

   Word2vec перетворює багатозначне слово на декілька векторів представлення.

   Word2vec створює контекстні векторні представлення.

Submit answers