Lista delle Domande

Filtra per: Cosa Cosa deve Cosa si Cosa sono gli Cosa sono i Cosa succede Cosa utilizza Cosa viene Cosa è il Cosa è la Reset filtro
22 / 152 domande visibili
ID Domanda Risposte Risposta Esatta Azioni
250 Cosa si intende per knowledge elicitation?
  • 1)
    Il confronto fra gli esperti di uno specifico dominio e l'ingegnere della conoscenza al fine di aggiungere in fase di modellazione elementi che potrebbero non essere estraibili dai dati.
  • 2)
    Il confronto fra gli esperti informatici e l'ingegnere della conoscenza al fine di aggiungere in fase di modellazione elementi che potrebbero non essere estraibili dai dati.
  • 3)
    Nessuna delle altre alternative
  • 4)
    Il confronto fra gli esperti informatici e matematici al fine di aggiungere in fase di modellazione elementi che potrebbero non essere estraibili dai dati.
 1
251 Cosa si intende per knowledge elicitation?
  • 1)
    Il confronto fra gli esperti di uno specifico dominio e l'ingegnere della conoscenza al fine di aggiungere in fase di modellazione elementi che potrebbero non essere estraibili dai dati.
  • 2)
    Il confronto fra gli esperti informatici e l'ingegnere della conoscenza al fine di aggiungere in fase di modellazione elementi che potrebbero non essere estraibili dai dati.
  • 3)
    Nessuna delle altre alternative
  • 4)
    Il confronto fra gli esperti informatici e matematici al fine di aggiungere in fase di modellazione elementi che potrebbero non essere estraibili dai dati.
 1
255 Cosa succede durante un addestramento supervisionato?
  • 1)
    Nessuna delle altre alternative
  • 2)
    Vengono utilizzati dei dati che sono solo in parte etichettati. La parte restante e non etichettata viene utilizzata per la cross validation.
  • 3)
    Vengono utilizzati dei dati etichettati, ovvero dove si conosce il valore dell'uscita desiderata, sia essa una classe o il valore di una funzione, a fronte di un ingresso specifico.
  • 4)
    I dati che si utilizzano non sono etichettati e gli algoritmi di apprendimento mirano ad estrarre la conoscenza (i parametri del modello) senza avere una specifica conoscenza del dominio del problema.
 1
258 Cosa succede durante un addestramento non supervisionato?
  • 1)
    Vengono utilizzati dei dati etichettati, ovvero dove si conosce il valore dell'uscita desiderata, sia essa una classe o il valore di una funzione, a fronte di un ingresso specifico.
  • 2)
    Vengono utilizzati dei dati che sono solo in parte etichettati. La parte restante e non etichettata viene utilizzata per la cross validation.
  • 3)
    I dati che si utilizzano non sono etichettati e gli algoritmi di apprendimento mirano ad estrarre la conoscenza (i parametri del modello) senza avere una specifica conoscenza del dominio del problema.
  • 4)
    Nessuna delle altre alternative
 1
260 Cosa sono gli istogrammi?
  • 1)
    Si tratta di visualizzazioni grafiche che consentono di sintetizzare con 5 valori le caratteristiche di una distribuzione. Tali valori sono: minimo, massimo, mediana, primo quartile, terzo quartile.
  • 2)
    Sono dei grafici che consentono di verificare rapidamente se due variabili sono correlate (dipendenti linearmente) fra di loro.
  • 3)
    Sono dei diagrammi che consentono di visualizzare la frequenza con cui si distribuiscono i dati divisi in classi (banalmente in intervalli).
  • 4)
    Nessuna delle altre alternative.
 1
261 Cosa sono gli scatter plot?
  • 1)
    Sono dei diagrammi che consentono di visualizzare la frequenza con cui si distribuiscono i dati divisi in classi (banalmente in intervalli).
  • 2)
    Si tratta di visualizzazioni grafiche che consentono di sintetizzare con 5 valori le caratteristiche di una distribuzione. Tali valori sono: minimo, massimo, mediana, primo quartile, terzo quartile.
  • 3)
    Nessuna delle altre alternative.
  • 4)
    Sono dei grafici che consentono di verificare rapidamente se due variabili sono correlate (dipendenti linearmente) fra di loro.
 1
262 Cosa sono i box plot?
  • 1)
    Sono dei grafici che consentono di verificare rapidamente se due variabili sono correlate (dipendenti linearmente) fra di loro.
  • 2)
    Si tratta di visualizzazioni grafiche che consentono di sintetizzare con 5 valori le caratteristiche di una distribuzione. Tali valori sono: minimo, massimo, mediana, primo quartile, terzo quartile.
  • 3)
    Sono dei diagrammi che consentono di visualizzare la frequenza con cui si distribuiscono i dati divisi in classi (banalmente in intervalli).
  • 4)
    Nessuna delle altre alternative.
 1
267 Cosa si intende per riduzione della dimensionalità?
  • 1)
    Si parla di riduzione dimensionale quando i dati sono sostituiti da dati sottocampionati.
  • 2)
    Si parla di riduzione dimensionale quando i dati sono sostituiti da delle rappresentazioni di più piccole dimensioni si parla di riduzione della numerosità (esempio uso di cluster o istogrammi).
  • 3)
    Nessuna delle altre alternative.
  • 4)
    Si parla di riduzione dimensionale quando vengono applicate delle tecniche per codificare i dati secondo degli schemi precisi al fine di ottenere una rappresentazione compressa o ridotta dei dati originali (esempio uso di Trasformate o tecniche di selezione di attributi).
 4
275 Cosa si intende per riduzione dei dati lossy?
  • 1)
    La tecnica utilizzata per la riduzione consente di ricostruire i dati originali solo tramite una approssimazione degli stessi
  • 2)
    La tecnica utilizzata consente di ricostruire i dati originali da quelli ridotti senza alcuna perdita di informazione
  • 3)
    La tecnica utilizzata per la riduzione non consente di ricostruire i dati originali
  • 4)
    Nessuna delle altre alternative
 1
277 Cosa si intende per riduzione dei dati lossless?
  • 1)
    La tecnica utilizzata consente di ricostruire i dati originali da quelli ridotti senza alcuna perdita di informazione
  • 2)
    La tecnica utilizzata per la riduzione consente di ricostruire i dati originali solo tramite una approssimazione degli stessi
  • 3)
    Nessuna delle altre alternative
  • 4)
    La tecnica utilizzata per la riduzione non consente di ricostruire i dati originali
 1
281 Cosa si intende per splitting?
  • 1)
    È una tecnica di discretizzazione basata sul binning
  • 2)
    È la fase di un processo di discretizzazione in cui gli attributi vengono trasformati in modo che abbiano tutti lo stesso peso o influenza
  • 3)
    È una tecnica di discretizzazione basata sul clustering
  • 4)
    È una fase di un processo di discretizzazione in cui si identificano ricorsivamente uno o più punti in cui suddividere gli intervalli di definizione degli attributi
 4
312 Cosa rappresenta il parametro Epsilon dell'algoritmo di clustering DBSCAN?
  • 1)
    Il minimo raggio del vicinato
  • 2)
    Nessuna delle altre alternative
  • 3)
    Il massimo raggio del vicinato
  • 4)
    Il valor medio del raggio del vicinato
 3
318 Cosa è la Market Basket Analysis?
  • 1)
    Nessuna delle altre alternative
  • 2)
    Una analisi ha l'obiettivo di studiare la regolarità, all'interno delle transazioni registrate, nelle vendite dei supermercati
  • 3)
    Una analisi ha l'obiettivo di studiare la regolarità, all'interno delle transazioni registrate, nel contesto del mercato giocatori di pallacanestro
  • 4)
    Una analisi ha l'obiettivo di studiare come assumere i dipendenti nelle pubbliche amministrazioni americane
 2
336 Cosa si intende per classificazione binaria?
  • 1)
    Nessuna delle altre alternative
  • 2)
    Gli attributi per la descrizione degli oggetti sono tutti binari
  • 3)
    Si considerano solo due classi
  • 4)
    Gli attributi per la descrizione degli oggetti sono in parte binari
 3
343 Cosa rappresenta ogni nodo interno in un albero di decisione?
  • 1)
    Nessuna delle altre alternative
  • 2)
    Un possibile valore di un attributo
  • 3)
    Il valore predetto per la classe
  • 4)
    Un attributo
 4
344 Cosa rappresenta una foglia in un albero di decisione?
  • 1)
    Nessuna delle altre alternative
  • 2)
    Il valore predetto per la classe
  • 3)
    Un attributo
  • 4)
    Un possibile valore di un attributo
 2
355 Cosa utilizza l'algoritmo CART per misurare l'impurità di un database o di un generico insieme di transazioni?
  • 1)
    Il gain ratio
  • 2)
    La distanza coseno
  • 3)
    L'indice di Gini
  • 4)
    L'information gain
 3
364 Cosa è il rote classifier?
  • 1)
    Il più semplice classificatore neurale
  • 2)
    Nessuna delle altre alternative
  • 3)
    Il più semplice classificatore lazy
  • 4)
    Il più semplice classificatore bayesiano
 3
371 Cosa deve simulare un percettrone?
  • 1)
    Il funzionamento di un neurone
  • 2)
    Il funzionamento del cervello
  • 3)
    Il funzionamento di un assone
  • 4)
    Il funzionamento di una rete neurale
 1
374 Cosa significa addestrare un percettrone?
  • 1)
    Identificare il numero di ingressi
  • 2)
    Nessuna delle altre alternative
  • 3)
    Identificare il numero di pesi
  • 4)
    Identificare il numero di neuroni
 3
387 Cosa viene riportato sugli assi di una curva ROC?
  • 1)
    TNR, FPR
  • 2)
    TPR, FPR
  • 3)
    TPR, TNR
  • 4)
    Nessuna delle altre alternative
 2
1381 Cosa si intende per riduzione dei dati lossless?
  • 1)
    La tecnica utilizzata consente di ricostruire i dati originali da quelli ridotti senza alcuna perdita di informazione
  • 2)
    La tecnica utilizzata per la riduzione consente di ricostruire i dati originali solo tramite una approssimazione degli stessi
  • 3)
    Nessuna delle altre alternative
  • 4)
    La tecnica utilizzata per la riduzione non consente di ricostruire i dati originali
 1