Qiyinlik darajasi

20. Pythonda while operatori qanday vazifani bajaradi?

 ma’lum shartlar qanoatlantirganda buyruqlar blokining ko‘p marta bajarilish imkonini beradi

1. Ushbu kod fragmenti qanday natija chiqaradi? x = 4.5 y = 2 print(x // y)

2
2. Regression tahlilni qanday usullar asosida amalga oshiriladi.
chiziqli, nochiziqli va logistik regressiya usullari asosida
3. Sun’iy intellektda mashinani o‘qitish uchun to‘g‘ri ta’rif berilgan qatorni tanlang
Sun’iy intellekt - bu inson ongiga taqlid qila oladigan dasturiy ta'minot va uni mashinali o‘qitishda aqlli mashinalarga dasturlashning muqobil usulidir.
4. Sun'iy intelekt – bu?
algoritmlari miyaning biologik tuzilishi va ishlashiga asoslangan bo‘lib, mashinalarni aql bilan ta'minlashga mo‘ljallangan o‘qitish
5. or operatori nimani bildiradi?
mantiqiy va
6. pip install numpy as np
Xatolik sodir bo‘ladi
7. Agar tarmoq yashirin qatlamlarda juda ko‘p sonli neyronlarga ega bo‘lsa, unda:
vazifani hal qilish uchun tarmoq etarlicha moslashuvchan bo‘lmasligi mumkin
8. Sun’iy neyron tarmoq tashkil etuvchilarini ko‘rsating?
node, input, weights, output
9. O‘qituvchili o‘qitish algoritmlari qaysi?
Chiziqli regressiya
10. Neyron tarmoq
murakkab ma'lumotlarni tahlil qiladigan, inson miyasiga taqlid qiladigan va apparat va dasturiy ta'minotga ega bo‘lgan matematik model
11. CNN RNN O‘qituvchisiz o‘qitish (unsupervised learning) – bu … ?
mashinani o‘qitish usulidan biri bo‘lib, bunda modelni oldindan aniq bo‘lgan ma’lumotlar bilan o‘qitish amalga oshirilmaydi, aksincha obyekt parametrlarini (ma'lumotlarni) topish uchun modelga o‘z ustida ishlashga imkon yaratib beriladi
12. import numpy as nb
Numpy kutubxonasi yuklash va quyida uni np deb yuritish mumkin
13. Barcha neyronlarni ko‘p qavatli pertseptronda o‘qitish mumkinmi?
faqat birinchi qatlam neyronlarini
14. Neyron tarmoqlari nafaqat tasvirlarni tanishda, balki ularni yaratishda ham yaxshi ishlaydi. Ammo ba'zi narsalar bilan ular hali ham muammolarga uchraydi.Aynan qaysi?
Chuqurlik, piksellar soni
15. Mashinali o‘qitishda samaradorlikni baholash uchun qanday matritsadan foydalaniladi?
Tartibsizlik matritsasi (confusion matrix)
16. Kiritilgan ma’lumot raqam ekanligini tekshirish uchun Pythonda qaysi xizmatchi so‘zdan foydalaniladi?
randint
17. Mashinada o‘qitish bu
murakkab ma'lumotlarni tahlil qiladigan, inson miyasiga taqlid qiladigan va apparat va dasturiy ta'minotga ega bo‘lgan matematik model
18. Pandas kutubxonasida head() funksiyasi nima vazifa bajaradi?
To‘plamning dastlabgi bir nechta(5ta) satrini olib beradi.
19. Import buyrug‘I nima vazifani bajaradi?
modul faylini import qiladi
20. Pythonda buyruqlar ketma-ketligini boshqaruvchi qanday operatorlar mavjud?
if, for va while

4. Tyuring testining mohiyati nimada?

Agar mashina odamni u tirik suhbatdosh bilan muloqot qilayotganiga ishontira olsa, u holda mashina o‘ylaydi

8. a o‘zgaruvchisini o‘chirishning to‘g‘ri variantini tanlang

delete(a)
9. Mashinada o‘qitishning ko‘p qismini quyidagilarga bo‘lish mumkin.
o‘qituvchi bilan o‘qitish va o‘qituvchisiz o‘qitish
10. Ma’lumotlarni tozalashga to‘liq ta'rif berilgan qatorini toping?
Ushbu bosqichda ma’lumotlar orasidan ortiqcha yoki ahamiyati past bo‘lgan model turg‘unligiga ta’sir qiluvchi ma’lumotlar olib tashlanadi.

12. Suniy neyron tarmog‘ining qurilish bloklari bu?

Pertseptronlar
13. Supervised o‘qitish algoritmlari asosan qanday masalani yechishga qaratilgan?
regressiya va sinflashtirish masalasiga

Perseptron nechta qatlamni o‘z ichiga olishi mumkin??

bir va ikki

19. Python muhitida for sikl operatorida ishlatiladigan for i in range(10) ifodasida i indeks o‘zgaruvchisiga qanday qiymatlar keladi?

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
20. copy modulidagi deepcopy nima vazifani bajaradi?
obyekt nusxasini yaratadi

2. Chiziqli regressiyada modelni sodda tanlansa qaysi turdagi muammo yuzaga keladi

Underfitting
5. Pythonda funksiya — bu?
ko‘p marta ishlatish mumkin bo‘lgan dastur kodi bo‘lagi

7. Ushbu kod fragmenti qanday natija chiqaradi? x = 4.5 y = 2 print(x // y)

2

10. Pythondabreak ning vazifasi qanday?

Tsiklnito‘xtatadi
11. Import buyrug‘I nima vazifani bajaradi?
modul faylini import qiladi
12. random modulidagi funksiya qanday natijani qaytaradi? random.randint(1, 2)
1 yoki 2
13. Qanday natija chiqariladi? x = True y = False z = False if not x or y: print(1) elif not x or not y and z: print(2) elif not x or y or not y and x: print(3) else: print(4)
3
20. S. Sun'iy intellekt - bu
intellektual muammolarni tabiiy tilning bir qismida hal qilishga imkon beradigan yo‘nalish;

Sun’iy intellekti bo’lmagan elementni ko’rsating	Hub
Mashinali o’qitish va suniy intellekt	Mashinali o’qitish sun’iy intellekt tizimlarini ishlab chiqishga xizmat qiladi
Mashinali o’qitishning asosiy turlari qaysilar	O’qituvchili,O’qituvchisiz
Mashinali o’qitishning o’qituvchili sinflashtirish algoritmini ko’rsating	KNN,SVM,Logistik regresiya
Supervised learning ?	bu modelni xususiyatlari aniq bo’lgan ma’lumotlar bilan o’qitish
Unsupervised learning ?	bu modelni xususiyatlari aniq bo’lmagan ma’lumotlar bilan o’qitish
Semi- supervised learning	bu modelni ham aniq ham aniq bo’lmagan xususiyatli ma’lumotlar bilan o’qitishdir.
Reinforcement learning ?	bu o’qitishning mukammal usuli bo’lib, bunda model o’zini-o’zi qayta o’qitish va natijalarni yaxshilash imkoniyatiga ega bo’ladi.
O’qitishning mukammal usuli bo’lib, bunda model o’zini-o’zi qayta o’qitish va natijalarni yaxshilash imkoniyatiga ega bo’ladi.	Reinforcement learning
Modelni ham aniq ham aniq bo’lmagan xususiyatli ma’lumotlar bilan o’qitishdir.	Semi-supervised learning
Modelni xususiyatlari aniq bo’lgan ma’lumotlar bilan o’qitish	Supervised learning
Modelni xususiyatlari aniq bo’lmagan ma’lumotlar bilan o’qitish	Unsupervised learning
Mashinali o’qitishda asosan qaysi instrumental vositalardan foydalaniladi	Python, Matlab, Octave
KNN bu - …	Barchasi to’gri
Bir o’zgaruvchili chiziqli regressiya bu - ….	Bashoratlash uchun obyektni xarakterlovchi bitta xususiyatini olib bashoratlashga xizmat qiladigan model yaratish
Ko’p o’zgaruvchili chiziqli regressiya bu -...	Bashoratlash uchun obyektni xarakterlovchi ko’p sondagi xususiyatlarini olib bashoratlashga xizmat qiladigan model yaratish
Logistik regressiya bu?	Regression tahlil asosida sinflashtirish masalasini yechish
Chiziqli va logistic regressiyaning asosiy farqi	Bu ikkalasi ikki turdagi masalani ishlaydi. chiziqli regressiya basharotlash, logistic regressiya sinflashtirish
Python dasturlash tilida ma’lumotlarni visuallashtirish uchun ishlatiladigan kutubxona	Matplotlib
Python dasturlash tilida quyidagi kod qanday natija qaytaradi:	Xatolik sodir bo’ladi.
>>i=10
>>i++
>>print(i)
Python dasturlash tilida quyidagi kod qanday natija qaytaradi:	[2,5]
>>a=[0,2,5,7,8]
>>b=a[1:3]
>>print(b)
Python dasturlash tilida quyidagi kod qanday natija qaytaradi:	k
>>k=55//10
>>print(‘k’)
Python dasturlash tilida quyidagi kod qanday natija qaytaradi:	9
>>a=[0,4,5,7,8,9,3]
>>b=a[-2]
>>print(b)
Numpy kutubxonasida ikkita vektorni skalyar ko’paytirish amali qanaqa?	A*B
Numpy kutubxonasida ikkita vektorni vektor ko’paytirish amali qanaqa?	A@B
Pythonda ikkita vektorni birlashtirishda xatolik sodir bo’ladigan javobni tanlang	a=append(a,b)
>>a=[1,5,’ML’,False]
>>print(type(a))
Cost funksiya bu?	Modelni o’qitish davrida model tomonidan topilgan qiymat bilan o’rgatuvchi tanlamada berilgan qiymat oralidagi farqlarni hisoblash funksiyasi
Chiziqli regression model nechta qiymat qaytaradi	Har doim bitta
QR code mashinali o’qitilish algoritmi asosida ishlab chiqilgan ?	Noto’g’ri,
Gradient tushish bu?	Model parametrlarini sozlash uchun ishlatiladigan algoritm
O’qitish jarayonida regulyarizatsiyalash bu?	Modelni o’qitish jarayonida ortiqcha paramertlardan ozod qilish, qisqartirish
Modelni qurishda bo’ladigan Underfitting muammosi bu?	Model train to’plmada ham, test to’plamda ham yuqori aniqlik bermaydi. Model sodda tuzilgan.
Model qurishda bo’ladigan Owerfitting muammosi bu?	Rasmlarni joylashtirish uchun
Mobil ilovadagi element ustiga sichqoncha chap tugmasi bilan bosilganda qaysi metod ishga tushadi?	Model train to’plamda yuqori, test to’plamda esa past aniqlik beradi. Model murakkab tuzilgan.
Bias tushunchasi?	Modelni train to’plam bilan testlaganda bo’ladigan xatolik
Variance tushunchasi?	Modelni test to’plam bilan testlaganda bo’ladigan xatolik
Bias va Variance tushunchalarining farqi nimada?	Bias modelni train to’plam bilan testlagandagi xatolik, Variance esa test to’plam bilan testlagandagi xatolik
Agar bias yuqori bo’lsa qaysi turdagi muammo sodir bo’lmoqda?	Underfitting
Agar Variance yuqori bo’lsa qanday turdagi muammo sodir bo’lmoqda?	Owerfitting
Agar biass quyi va variance yuqori bo’lsa qanday turdagi muammo sodir bo’lmoqda?	Owerfitting
Model murakkab bo’lsa bias qanday bo’ladi?	Quyi, model o’rgatuvchi tanlamaga mostlashib qoladi va train to’plamda xatoligi past bo’ladi
Model murakkab bo’lsa variance qanday bo’ladi?	Yuqori, model o’rgatuvchi tanlamaga mostlashib qoladi va test to’plamda xatoligi yuqori bo’ladi
Underfitting bu - …	Model juda soda. Shuning evaziga model train to’plamda ham, test to’plamda katta xatolik bo’lishiga olib keladi
Owerfitting bu - …	Model juda muarkkab. Shuning evaziga model train to’plamda past, test to’plamda yuqori xatolik bo’lishiga olib keladi
Model qurishda bo’ladigan Underfitting muammosi qanday hal qilsa bo’ladi?	Modelni murakkabligini oshirib ko’rish kerak
Model qurishda bo’ladigan Owerfitting muammosi qanday hal qilsa bo’ladi?	Modelni murakkabligini pasaytirib ko’rish kerak
O’rgatuvchi tanlama nima?	bu o’qitish uchun kerakli bo’lgan ma'lumotlar to'plamidir
O’ratuvchi tanlamadagi train to’plam …	modelni o’qitish uchun ishlatiladi
O’ratuvchi tanlamadagi val (validation) to’plam bu?	Modelni o’qitish davomida model parametrlarini sozlash uchun ishlatiladi
O’ratuvchi tanlamadagi test to’plam bu?	modelni testlash uchun ishlatiladi
Model qurish uchun o’rgatuvchi tanalaga qaysi nisbatda bo’linsa maqsadga muoffiq bo’ladi?	Train - 75%
	Val - 15 %
	Test - 10%
O’rgatuvchi tanlamada normallashtirish tushunchasi bu?	O’ratuvchi tanlamdagi qiymatlarni bir xil shkalaga o’tkazish
Logistik regressiya masalasida asosan qaysi aktivlashtirish funksiyasidan foydalaniladi?	Sigmoid
Nima uchun o’rgatuvchi tanlama normallashtiriladi?	Obyektni xarakterlovchi xususiyatlari bir xil shkalaga olib kelish orqali ularning ta’sir kuchini barobarlashtirish
Validation dataset qayerda ishlatiladi?	Modelni qurish davomida paramertlarni sozlashda
Klasterlash bu ?	O’qituvchisiz o’qitish algoritmi asosida obyektlarni xarakterlovchi o’xshash xususiyatlari asosida guruhlash
O’qituvchisiz o’qitish algoritmiga qaysi algoritim kiradi?	Kmaens
	Singular Value Decomposition
KNN algoritmida k qiymat nimani xaratterlaydi?	k ta eng yaqin qo’shnini
Uy narxini bashorat qilish uchun mashinali o’qitishning qaysi algoritmidan foydalanadi	Chiziqli regressiya
Uyning xarakterlovchi xususiyatlari asosida ikkita guruhga(klasterga) (biznes, ekanom) ajratish uchun qaysi mashinali o’qitish algoritmidan foydalaniladi	Kmeans
KNN algoritmida k ni kichik tanlasak nima sodir bo’ladi?	Shovqinga sezgir bo’ladi va sinflashtirishda xatolikka ko’p uchrashi mumkin
KNN algoritmida k ni katta tanlasak nima sodir bo’ladi?	Model qurish vaqti oshib ketadi. Bazan k ning katta tanlanishi sinflashtirishda xatolikka ko’p uchrashi mumkin
KNN da k qiymatni tanlashda qaysi qoidaga rioya qilish kerak	k
	n – tanlamalar soni
KNN algoritmida k ta eng yaqin qo’shni qanday aniqlanadi?	To’plamdagi barcha elemetlar orasidagi masofa hisoblanib chiqiladi va eng yaqin k tasi tanlanadi
SVM algorimi qaysi masalani yechish uchun xizmat qiladi?	Sinflashtirsh
KNN algoritmi qaysi masalani yechish uchun xizmat qiladi	Barcha javob to’g’ri
KMeans bu -	O’qituvchisiz o’qitish algoritmi
Kmaens algoritmi qaysi masalani yechish uchun xizmat qiladi	Klasterlash
Logistik regressiyada qaror qabul qilishimiz uchun modeldan olingan qiymat qaysi bo’sag’a qiymati orqali solishtiriladi?	0.5
Nima uchun logistik regressiyada sigmoid funksiyadan foydalaniladi?	qiymatlarni (0,1) oraliqda keltirish
Logistik regressiyada qaror chegrasi uchun topilgan modeldan olingan qiymat qaysi bo’sag’a qiymati orqali solishtiriladi va qaror qabul qilinadi?	0
SVM algoritmida suppor vectors bu?	Sinflashtirishnig chegara sohasi bo’lib, eng yaqin tanlanmalar uni xarakterlaydi
SVM algoritmidagi hisoblaanadigan orqaliq (margin) qanday bo’lsa model ishonchli deb topiladi?	Oraliq eng kattta bo’lsa
SVM algoritmida yadro(kernel) funksiyalari nima uchun xizmat qiladi?	Kiruvchi xususiyatlarni ma’lum o’lchov sohasidan boshqasiga o’zgartirish uchun xizmat qiladi. Misol uchun 1D -> 2D
SVM orqali ..	Faqat bir nechta sinfga tegishli bo’lgan obyektlar sinflanadi
Qidiruv tizimlarida sun’iy intellektdan foydalanish mumkinmi	ha, mumkin va hozirda keng qo‘llanilmoqda (misol uchun Google, Yandex qidiruv tizimlari)
Mashinani o’qitish jarayonida ma’lumotlarga qanday dastlabki ishlov beriladi?	Ma’lumotlar formatlari bir xillashtiriladi
Sun’iy neyron tarmoqlarida perceptron tushunchasi?	bu ikkita qatlamdan iborat ya’ni kiruvchi va chiquvchi qatlamdan iborat bo’lgan neyronni hisoblash tugunidir.
Sun’iy neyron tarmoqlarida yashirin qatlam tushunchasi?	Kiruvchi va chiquvchi qatlamlar orasida joylashadigan neyron
Sun’iy neyron tarmoqlarida aktivlashtirish funksiyasi tushunchasi?	Neyron tugunlaridan chiqqan qiymatni ma’lum bir diapozonga tushirish uchun ishlatiladi
Chuqur o’qitilish deyiladi, qachonki …	Nayron tarmog’imizda yashirin qatlamlar soni bittadan ko’p bo’lsa.
Modelni o’qitish uchun o’quv tanlanma (dataset) qanday turlarga bo’lindi	training, validation, testing
O’qitish uchun ma’lumotlar orasidan ortiqcha yoki ahamiyati past bo’lgan, model turg’unligiga ta’sir qiluvchi ma’lumotlarni olib tashlash jarayoni nima deb ataladi	Ma’lumotlarni tozalash (Data cleaning)
Neyron tarmoqlarida sinflashtirish masalasini yechishda chiquvchi qatlamda qaysi turdagi aktivlash funksiyasidan foydalaniladi	Softmax
Logistik regression model nima uchun ishlatiladi	Sinflashtirsh masalasini yechish uchun
Numpy kutubxonasidagi polyfit() funksiyasi nima uchun ishlatiladi?	Chiziqli regressiya uchun model paramertlarini aniqlash uchun
Numpy kutubxonasidagi poly1d() funksiyasi nima uchun ishlatiladi?	Berilgan parametrlar asosida polinomal funksiya hosil qilish
Neyron tarmoqlarini qurishga mo’ljallangan python kutubxonalarini ko'rsating.	Numpy, keras, tensorflow
Neyron tarmoq asosida sinflashtirish masalasini yechish mumkinmi?	Ha
Python muhitida chiziqli regression model qurish uchun ishlatiladigan stats.linregress(x,y) funksiyasi nechta qiymat qaytaradi	5
Neyron tarmoqda tugunlar nimalar bilan bog’lanadi	og’irlik koeffitsentlari
Qanday turdagi faollashtirish funksiyadan neyron tarmoqda foydalaniladi	Barchasi to’g’ri
Neyron tarmoqdagi tugun qiymati 5 ga teng. Ushbu tugun ReLU funksiyasi yordamida faollashtirilsa qanday qiymatga o‟zgaradi	5
Neyron tarmoqdagi tugun qiymati -5 ga teng. Ushbu tugun ReLU funksiyasi yordamida faollashtirilsa qanday qiymatga o‟zgaradi	0
Neyron tarmoqdagi tugun qiymati 0 ga teng. Ushbu tugun sigmoid funksiyasi yordamida faollashtirilsa qanday qiymatga o’zgaradi	0.5
Hozirgi kunda butun dunyoda rivojlanib borayotgan mashinali o’qitish (machine learning), chuqur o’qitish (deep learning) kabi usullar sun’iy intellekt bilan qanday bog’liq	hozirda tasvirlardan ob’ektlarni tanib olish, video nazorat, ovozni tanib olish kabi sohalarda keng foydalaniladi va sun’iy intellekt tizimini yaratishda katta ahamiyat kasb etadi
Mashinani o’qitish jarayonida ma’lumotlarga qanday dastlabki ishlov beriladi?	Format, Data Cleaning, Feature Extraction
Regression tahlilni qanday usullar asosida amalga oshiriladi.	chiziqli, nochiziqli va logistik regressiya usullari asosida
Muammoni aniqlash, ma’lumotlarni tayyorlash, algoritmni ishlab chiqish va baholash, natijaviy ma’lumotlar aniqligini oshirish va yakuniy natijani taqdim qilish – bular qanday jarayonning bosqichlari hisoblanadi	Mashinali o’qitish
Keras bu – ...	tensorflow asosiga qurilgan ochiq kodli neyron tarmoq uchun mo’ljallangan kutubxona
Tensorflow bu – ...	Python kutubxonasi bo’lib, neyron tarmoqlarini hosil qilishga mo’ljallangan.
Sklearn bu - …	Python dasturlash tilidagi maxsus kutubxona bo’lib, mashinali o’qitish algoritmlarini amalga oshirishga mo’ljallangan maxsus paket
Chuqur o’qitish qanday tarmoqlari asosida amalga oshiriladi?	neyron tarmoqlar asosida
Chuqur o’qitish bosqichlari to’g’ri tartiblangan javobni belgilang	1. Muammoni tushunib olish.
	2. Ma’lumotlarni aniqlash.
	3. Chuqur o’qitish algoritmini belgilash.
	4. Modelni o’qitish.
	5. Modelni testlash.
Chuqur o’qitish necha asosiy bosqichlardan tashkil topgan?	5
Chuqur o’qitishning birinchi bosqichi qanday jarayondan iborat?	Muammoni tushunib olish.
Chuqur o’qitishning ikkinchi bosqichi qanday jarayondan iborat?	Ma’lumotlarni aniqlash.
Chuqur o’qitishning uchunchi bosqichi qanday jarayondan iborat?	Chuqur o’qitish algoritmini belgilash.
Chuqur o’qitishning turtinchi bosqichi qanday jarayondan iborat?	Modelni o’qitish.
Chuqur o’qitishning oxirgi bosqichi qanday jarayondan iborat?	Modelni testlash.
MNIST dataset da nechta sinfga tegishli obyektlarni ma’lumotlari bor	10
CIFAR10 dataset da nechta sinfga tegishli obyektlarini ma’lumotlari bor	10
CIFAR10 datasetda tasvirlarning o’lchami qaysi o’lchamda	To’g’ri javob yo’q
CIFAR10 datasetda necha tanlama bor	60000
CIFAR100 dataset da nechta sinfga tegishli obyektlarni ma’lumotlari bor	100
IRIS dataset da nechta sinfga tegishli obyektlarni ma’lumotlari bor	3
IRIS dataset da obyektni xarakterlovchi xususiyatlari nechta	4
Chiziqli va logistik regression model qurilayotganda bitta o’rgatuvchi tanlamadan foydalansa bo’ladimi?	Ha, faqat yorliqlari uchun ikkita qiymat saqlangan bo’lsa
Chiziqli regresiya va Logistik regresiya uchun Cost funksiyasi bir xilda bo’ladimi?	Yoq
Python ning scipy kutubxonasidan qaysi Classs chiziqli regressiya modelini qurishda ishlatiladi	stats
Python sklearn kutubxonasidagi qaysi Classs chiziqli regressiya modelini qurishda ishlatiladi	LinearRegression
Chiziqli regressiyada modelni murakkab tanlansa qaysi turdagi muammo yuzaga keladi	Owerfitting
Chiziqli regressiyada modelni sodda tanlansa qaysi turdagi muammo yuzaga keladi	Underfitting
Chiziqli regression modelni qurib bo’lganimizdan so’ng modelni train dataset bilan testlanganda 65% aniqliq va test dataset bilan testlaganimizda 55% aniqlik bersa, qaysi turdagi mauammo sodir bo’lmoqda	Underfitting
Chiziqli regression modelni qurib bo’lganimizdan so’ng modelni train dataset bilan testlanganda 25% aniqliq va test dataset bilan testlaganimizda 95% aniqlik bersa, qaysi turdagi mauammo sodir bo’lmoqda	Underfitting
Chiziqli regression modelni qurib bo’lganimizdan so’ng modelni train dataset bilan testlanganda 95% aniqliq va test dataset bilan testlaganimizda 55% aniqlik bersa, qaysi turdagi mauammo sodir bo’lmoqda	Owerfitting
Chiziqli regression modelni qurib bo’lganimizdan so’ng modelni train dataset bilan testlanganda 95% aniqliq va test dataset bilan testlaganimizda 92% aniqlik bersa, qaysi turdagi mauammo sodir bo’lmoqda.	Model ishonchli, hech qanaday muammo yo’q
Python ning qaysi kutubxona oraqli vector va matritsalar ustida amalar bajarish mumkin	Numpy
Ochiq datasetlarni qidirishga mo’ljallangan tizim qaysi?	Barchasi to’g’ri
Pandas kutubxonasida head() funksiyasi nima vazifa bajaradi?	To’plamning dastlabgi bir nechta(5ta) satrini olib beradi.
Pythonda funksiya e’lon qilish uchun qaysi kalit so’zidan foydalaniladi?	def
Neyron tarmoqlarida dastlab vazn koeffitsentlari qanday bo’ladi?	random() funksiyasi orqali taxminiy beriladi.
Neyron tarmoqlarida topilgan vazn koeffitsentlari qanday bo’ladi?	Musbat va manfiy bo’lishi mumkin
KNN algoritmida qo’llaniladigan ikki nuqta orasidagi masofa … deb yuritiladi.	Euclidean masofasi
Nutqlar o’rniga mos variantni qo’ying.
KMaens algoritmida qo’llaniladigan ikki nuqta orasidagi masofa … deb yuritiladi.	Euclidean masofasi
Nutqlar o’rniga mos variantni qo’ying.
Gradient tushish algoritmidagi ‘learning rate’ parameter nimani xarakterlaydi?	O’qish qadamini
UCI Machine Learning Repository nima ?	Mashinili o’qitishning ochiq manbali datasetlarini qidirishga mo’ljallangan tizim
Google Dataset Search qancha ma’lumotni qamrab oladi?	25 mln
Python array bu -	bir tipdagi (bir xil ma’lumotlar toifasiga tegishli) elementlar to’plamidan
Python list bu -	turli tipdagi elementlar to’plamidan iborat dinamik massiv
Python tuple bu -	turli tipdagi elementlar to’plamidan iborat statik massiv
Mashinali o’qitishda samaradorlikni baholash uchun qanday matritsadan foydalaniladi?	Tartibsizlik matritsasi (confusion matrix)
pip freeze	Environment o’rnatilgan barcha paketlar ro’yxatini chop qiladi
pip install numpy as np	Xatolik sodir bo’ladi
import numpy as nb	Numpy kutubxonasi yuklash va quyida uni nb deb yuritish mumkin
>>import numpy as np	[[1,2,3],[4,5,6]]
>>arr =np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
>>newarr = arr.reshape(2, 3)
>>print(newarr)
Agar mashinali o’qitish qo’llaniladigan sklearn kutubxonasi o’rnatilmagan bo’lsa uni qanday o’rnatish mumkin.	Barchasi to’g’ri
O’rgatuvchi tanlamasiz(dataset siz) mashinali o’qitish algoritmlarini ishlata olamizmi	Imkoni yoq
Python muhitida neyron tarmoq qurish uchun qaysi paketlardan foydalaniladi?	keras, tensorflow
Keras muhitida modelni testlash uchun mavjud funksiyalardan qaysi biri ishlatiladi?	fit()
O’qituvchili o’qitish (supervised learning) nima?	modelni o’qitish uchun ma’lumotlar bilan birgalikda ularning belgisini (data+label) ham ishlatish
Keras muhitida qurilgan neyron tarmoqda joriy qatlam uchun faollashtirish funksiyasini qo’shishda quyidagilarning qaysi biridan foydalaniladi?	model.add(Activation(‘relu’))
O’qituvchisiz (unsupervised) o’qitish algortimlari to’g’ri ko’rsatilgan javobni ko’rsating?	k-means clustering, hierarchical clustering, independent component analysis
O’qituvchisiz o’qitish (unsupervised learning) nima?	modelni o’qitish uchun ma’lumotlarni belgisisiz (data without label) ishlatish
Sigmoid funksiyasini hisoblash formulasini ko’rsating?	sig(x)=1/(1+exp(-x))
Mashinali o’qitish nima?	kompyuter dasturining ma’lumotlarni o’qib olish asosida xususiyatlarni o’rganish qobiliyatidir
Pythonda massivni e’lon qilish uchun qanday toifalardan foydalaniladi?	array, matrix
…… bu ikkita qatlamdan iborat ya’ni kiruvchi va chiquvchi qatlamdan iborat bo’lgan neyronni hisoblash tugunidir. Nuqtalar o’rniga quyidagilardan mos keldiganini qo’ying?	perceptron
Regressiya nima?	ma’lumotlarni intellektual tahlil qilish usullaridan biri
Python muhitida for sikl operatorida ishlatiladigan for i in range(0,10,2) ifodasida i indeks o’zgaruvchisiga qanday qiymatlar keladi?	0 2 4 6 8
Supervised o’qitish algoritmlari asosan qanday masalani yechishga qaratilgan?	regressiya va sinflashtirish masalasiga
Neyron tarmoqda qanday turdagi qatlamlar (layers) bo’lishi mumkin?	kiruvchi, chiquvchi, yashirin
Chiziqli regression model nima uchun ishlatiladi?	bashorat qilish uchun
Neyron tarmoq nima?	bu inson miyasining ishlash faoliyatini qisman aks ettiruvchi tuzilma
Sun’iy intellekt deganda nimani tushunasiz?	insonning onggi kabi fikrlovchi dastur
Sun'iy intellekt bu …?	bu kompyuterda insonning aqlli xatti harakatlarini qanday amalga oshirishni o'rganadigan tadqiqot sohasi
Keras kutubxonasidagi Sequential() nima vazifani bajaradi?	neyron tarmoq modelini qurish uchun dastlabki obyektni yaratadi
Python muhitida for sikl operatorida ishlatiladigan for i in range(10) ifodasida i indeks o’zgaruvchisiga qanday qiymatlar keladi?	0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Qanday turdagi faollashtirish funksiyalari mavud?	ReLU, sigmoid, softmax
Chuqur o’qitish – bu?	bu ko'p qatlamli neyron tarmoqlar asosida obyekt xususiyatlarini tushunishga qaratilgan jarayondir
Python muhitida turli xil matematik funksiya grafiklarini va tasvirlarni vizuallashtirish uchun ishlatiladigan paket qaysi?	matplotlib
Sun’iy neyron tarmoq tashkil etuvchilarini ko’rsating?	node, input, weights, output
Python muhitida scatter() funksiyasi qanday vazifani bajaradi?	berilgan x,y to'plam bo’yicha 2 o’lchovli grafigini chizish uchun ishlatiladi
pip install tensorflow buyrug’i asosida nima sodir bo’ladi?	tensorflow kutubxonasi o’rnatiladi
Biologik neyron tarmoq tashkil etuvchilarini ko’rsating?	cell body, dendrites, synapse, axon
Dataset bu nima?	bu o’qitish uchun kerakli bo’lgan ma'lumotlar to'plamidir
Keras kutubxonasida neyron tarmoq modelini qurish jarayonida quyidagi dastur kodi nima vazifani bajaradi?	kirish qatlamida 64 ta va chiqish qatlamida 16 ta neyrondan iborat neyron tarmoq quradi
model = Sequential()
model.add(Dense(16, input_shape=(64,)))
Convolutional neural networks (CNN) – bu?	bu ko'p qatlamli neyron tarmoq asosida qurilgan chuqur o’qitishning maxsus arxitekturasi
Sun’iy intellektga asoslangan dasturlarni ishlab chiqishdan maqsad nima?	mustaqil fikrlovchi va qaror qabul qiluvchi dasturlarni hayotga tadbiq qilish
Neyron tarmoqdagi tugun qiymati -5 ga teng. Ushbu tugun ReLU funksiyasi yordamida faollashtirilsa qanday qiymatga o’zgaradi?	0
Mashinani o’qitish turlari to’g’ri ko’rsatilgan javobni tanlang?	supervised, unsupervised, Semi-supervised, reinforcement
Neyron tarmoqlari bu…?	Neyron tarmoqlari juda ko’p muhim xususiyatlarga ega, ammo asosiysi bu o’rganish qobiliyatidir.
Chiziqli regressiyaga to’g’ri ta’rifni toping?	Chiziqli regressiya kuzatilgan ma'lumotlarga chiziqli tenglamani bog’lash orqali ikkita o'zgaruvchi o'rtasidagi munosabatni modellashtirishga aytiladi.
Quyidagi usullardan qaysi biri har qanday chiziqli bo'linadigan ma'lumotlar to'plamida nol o'qitish(zero training) xatosiga erishishi mumkin?	KNN
CNN bu…?	Svyortkali neyron tarmoq
KNN bu…?	K ta yaqin qo’shnilar agoritmi
Sun’iy intellektda mashinani o'qitish uchun to’g’ri ta’rif berilgan qatorni tanlang	Sun’iy intellekt - bu inson ongiga taqlid qila oladigan dasturiy ta'minot va uni mashinali o’qitishda aqlli mashinalarga dasturlashning muqobil usulidir.
Mashinani o’qitish jarayoni bosqichlari ketma – ket to’g’ri berilgan qatorni toping	◦ Muammoni aniqlash.
	◦ Ma’lumotlarni tayyorlash.
	◦ Algoritmni ishlab chiqish va baholash (testlash).
	◦ Natijaviy ma’lumotlar aniqligini oshirish.
	Yakuniy natijani (ishlab chiqilgan model) taqdim qilish
Mashinali o’qitish turlari qaysi qatorda to’g’ri berilgan	O’qtuvchili va O’qituvchisiz
O’qituvchili o’qitish (Supervised learning) – bu .. ?	bu modelni xususiyatlari aniq bo’lgan ma’lumotlar bilan o’qitish .
O’qituvchili o’qitish algoritmlari qaysi?	Chiziqli regressiya
O’qituvchisiz o’qitish (unsupervised learning) – bu … ?	mashinani o’qitish usulidan biri bo’lib, bunda modelni oldindan aniq bo’lgan ma’lumotlar bilan o’qitish amalga oshirilmaydi, aksincha obyekt parametrlarini (ma'lumotlarni) topish uchun modelga o'z ustida ishlashga imkon yaratib beriladi
Unsupervised learning usulida asosan qanday masala yechiladi?	klasterlash
O’qituvchisiz o’qitish algoritmlari qaysi?	Hierarchical clustering va K-means clustering
Ma’lumotlarni tozalashga to'liq ta'rif berilgan qatorini toping?	Ushbu bosqichda ma’lumotlar orasidan ortiqcha yoki ahamiyati past bo’lgan model turg’unligiga ta’sir qiluvchi ma’lumotlar olib tashlanadi.
Xususiyatlarni ajratib olishga to'liq ta'rif berilgan qatorini toping?	o’qituvchi to’plamdagi ma’lumotlar xususiyatlari o’rganib chiqiladi va bashoratlash, tashxislash, sinflashtirish, qaror qabul qilish uchun kerakli xususiyatlar ajratib olish
Neyron tarmoqdagi tugun qiymati 0.5 ga teng. Ushbu tugun ReLU funksiyasi yordamida faollashtirilsa qanday qiymatga o‟zgaradi	0.5
Chiziqli regressiya qaysi mashinali o’qitish algoritmlari tarkibiga kiradi?	O’qituvchili o’qitish
Neyron tarmoqdagi tugun qiymati 2.5 ga teng. Ushbu tugun ReLU funksiyasi yordamida faollashtirilsa qanday qiymatga o‟zgaradi	2,5

1. Qanday natija chiqariladi? x = True y = False z = False if not x or y: print(1) elif not x or not y and z: print(2) elif not x or y or not y and x: print(3) else: print(4)

 3