4 subiecte
2016 · Sesiune · C4
Pun aici un link cu rezolvări la subiecte de Învățare Automată, final, parțial, conține un link către un alt google docs cu alte rezolvări din anii precedenți; și subiecte rezolvate la Inteligență Artificială. Link prețios! La un număr a dat subiecte din acest docs, de obicei doamna profesoară dă subiecte din anii anteriori. :) https://docs.google.com/document/d/1-MWB_t14EUTrWrE5KOm6CzzgFSuIYI54wlqnf_UVzrs/edit
7 iunie 2016
2016 · Parțial · 341 C4
Lucrare 1 ML 1. Descrieti metoda Value Iteration pentru MDP. 2. Un tabel pentru care trebuia sa construim arborele ID3 (nu neaparat folosind teoria informatiei) si sa zicem inaltimea minima a arborelui. 3. Cazul valori de atribute lipsa pentru sistem afectat de zgomot. 4. Sa se construiasca o retea neurala cu 2 intrari a si b care sa aiba iesirea non(a) si b. Specificati parametrii si functia de transfer. 5. O problema de calculat valorile pt Q-learning in anumite stari. Se dadea Q dupa un anumit nr de pasi si se specifica cum va evolua sistemul (ex: trece din starea 3 in starea a1 cu recompensa 1, apoi in starea s2 cu recompensa 0).
6 aprilie 2016
2015 · Sesiune · toate C4
1)invatarea pac.ce inseamna o ipoteza de invatare aproximativ corect, ce inseamna o ipoteza de invatare probabil aproximativ corecta. Explicati semnificatia celor 2 notiuni pentru invatarea automata si explicati diferentele intre acestea. 2)fie un svm si urmatoarele exemple de invatare (multimi de antrenare): clasa 1 (1 1) (1 2) (2 1) clasa 2 (0 0) (1 0) (0 1) indicati care sunt vectorii suport si gasiti marginea care separa optim clasele 3)Se poate aplica un SVM liniar in cazul unei multimi de antrenare in care exemplele sunt afectate de zgomot . Si daca nu, cum poate fi modifcat SVM-ul astfel incat sa poata face clasificarea in acest caz. Explicati. 4)Intr-o retea de tip SOM(Self organizing maps) , nu numai unitatea castigatoare este mutata catre exemplu dar si unitatile din vecinatatea acesteia. De ce este acest aspect important in metoda de invatare? 5)2 indivizi reprezentati binar,2 masti, sa se aplice crossover uniform 6) 4 biti cu probabilitate de mutatie 10%.care e probabilitatea de supravietuire a individului 7) Operatorul de eliminare a unui exemplu negativ la algoritmi genetici pentru invatarea regulilor de decizie
30 mai 2015
2014 · Sesiune · 341 C4
Vezi materialul atasat.
26 mai 20141 fișier, 1 imagine