Stanje Končano
Začeto sreda, 29. oktober 2025, 13.22
Zaključeno dne nedelja, 2. november 2025, 00.02
Porabljeni čas 3 dni 10 ure
Ocene 6,83/12,00
Ocena 56,94 od največ 100,00

Vprašanje 1

Pravilno
Točk 1,00 od 1,00

Besedilo vprašanja

Kakšna je pravilna definicija testa, ki ga je definiral Alan Turing, s katerim naj bi določili, ali je računalnik inteligenten ali ne? Izberite najbolj primeren odgovor.

Izberite en odgovor:

Računalniki bodo inteligentni takrat, ko bodo v šahu premagali velemojstra.

Računalnik na IQ testih preseže povprečni IQ.

Računalnik se lahko pogovarja tako s človekom kot z računalnikom.

Opazovalec po pogovoru ne more ločiti računalnika od človeka.

Računalniki bodo inteligentni takrat, ko bodo bolj inteligentni od človeka.

Vprašanje 2

Delno pravilno
Točk 0,50 od 1,00

Besedilo vprašanja

Označi pravilne trditve.
Izberite en ali več odgovorov:
Robotsko učenje zemljevida (angl. robot mapping) je primer induktivnega strojnega učenja.
Razlika med nadzorovanim strojnim učenjem in nenadzorovanim je v tipu razreda; pri prvem gre za klasifikacijo, pri drugem pa za regresijo.
Pri učenju iz primerov (induktivno učenje) gre za posploševanje iz primerov.
Pri spodbujevanem učenju se učimo vzorcev iz neoznačenih podatkov.
Pri nadzorovanem učenju je učni primer sestavljen iz vhoda (atributov) in izhoda (razred, ciljna spremenljivka).

Vprašanje 3

Pravilno
Točk 1,00 od 1,00

Besedilo vprašanja

Kaj princip Ockhamove britve predlaga glede izbire med različnimi razlagami?

Izberi razlago, ki ima največ podatkovnih primerov.

Vedno upoštevaj vse možne razlage enako.

Vedno izberi najbolj zapleteno razlago.

Izberi najpreprostejšo razlago, ki zahteva najmanj predpostavk.

Vprašanje 4

Nepravilno
Točk 0,00 od 1,00

Besedilo vprašanja

Pri reševanju klasifikacijskega problema smo uporabili učno množico sestavljeno iz 1000 primerov, od tega jih 900 pripada prvemu razredu in 100 drugemu. Zgrajeno odločitveno drevo smo testirali na neodvisni reprezentativni testni množici (300 primerov) in dosegli 87% klasifikacijsko točnost. Katera trditev je pravilna?

Izberite en odgovor:

Odločitveno drevo je za klasifikacijo neuporabno, saj je slabše od večinskega klasifikatorja.

Odločitveno drevo je za klasifikacijo uporabno, saj je njegova točnost v skladu s porazdelitvijo učnih primerov po razredih.

Odločitveno drevo je za klasifikacijo uporabno, saj je doseglo teoretično najvišjo klasifikacijsko točnost. 

Odločitveno drevo je za klasifikacijo uporabno, saj je veliko boljše od naključne izbire.

Vprašanje 5

Delno pravilno
Točk 0,17 od 1,00

Besedilo vprašanja

Izberite pravilne trditve.
Izberite en ali več odgovorov:
Rezanje po principu REP dela dobro, če imamo veliko rezalno množico.
Pri rezanju REP običajno uporabljamo relativno frekvenco za ocenjevanje verjetnosti.
Slabost rezanja naprej je kratkovidnost.
Pri rezanju MEP ocenjujemo napako na testnih podatkih.
Pri rezanju MEP lahko uporabimo relativno frekvenco, Laplaceovo oceno in m-oceno.

Vprašanje 6

Pravilno
Točk 1,00 od 1,00

Besedilo vprašanja

V finančnih podatkih smo kot atribut dodali davčno številko osebe. Kakšna je rezidualna informacija (entropija) Ires tega atributa?

Vprašanje 7

Pravilno
Točk 1,00 od 1,00

Besedilo vprašanja

Izberi pravilne trditve:

Več podatkov ponavadi pomeni bolj uspešno učenje.

Ponavadi je učna množica podatkov večja kot testna množica podatkov.

Klasifikacijski model učimo na učnih in testnih podatkih, testiramo pa le na testnih podatkih.

V splošnem si želimo, da je testna množica podatkov čim manjša.

Vprašanje 8

Pravilno
Točk 1,00 od 1,00

Besedilo vprašanja

V tabeli so predstavljeni podatki za potočne in soške postrvi. Želimo se naučiti model (hipotezo), s katerim bi lahko na podlagi genskih testov razlikovali med vrstami. A, B, C in D so geni (podatki so izmišljeni).

A B C D Vrsta
0 0 0 0 P
0 0 0 1 P
0 1 1 0 P
1 1 1 0 P
0 2 1 0 P
0 2 0 1 S
1 0 0 0 P
1 0 0 1 P
1 1 1 0 S
1 2 0 0 P
1 2 1 1 S
1 1 1 0 P

Zgradite drevo. Za izbiro atributov uporabljajte informacijski prispevek. Kateri atribut se pojavi v korenu drevesa?

Izberite en odgovor:

A

B

C

D

Vprašanje 9

Pravilno
Točk 1,00 od 1,00

Besedilo vprašanja

Podana je tabela z učnimi podatki. Stolpci A, B, C in D predstavljajo diskretne atribute. Stolpec R predstavlja binarni razred.

A B C D R
Yes No Low Yes :D
Yes Yes Mid Yes (:
No No Low No :D
No No Low Yes (:
Yes No Low Yes (:
Yes No Mid No :D
Yes Maybe Low No (:
No No Mid Yes :D
Yes No Low Yes :D
Yes No Zero No :D
Yes Yes Mid Yes :D
Yes No High Yes :D
Yes Yes Low No (:
Yes No Mid Yes :D
Yes Yes Mid Yes (:
Yes Yes High Yes :D
Yes No Mid Yes (:
Yes No Mid No :D
Yes No High No :D
Yes Yes Low Yes :D

Kakšen je informacijski prispevek atributa C? Odgovor zaokrožite na 3 decimalke.

Vprašanje 10

Nepravilno
Točk 0,00 od 1,00

Besedilo vprašanja

V tabeli so predstavljeni podatki za potočne in soške postrvi. Želimo se naučiti model (hipotezo), s katerim bi lahko na podlagi genskih testov razlikovali med vrstami. A, B, C in D so geni (podatki so izmišljeni).

A B C D Vrsta
0 0 0 0 P
0 3 0 1 P
0 1 1 0 P
1 1 1 0 P
1 2 1 0 P
0 2 0 1 S
1 0 0 0 P
1 3 0 0 P
0 1 1 0 S
1 2 0 0 P
1 2 1 1 S
1 1 1 0 P

Zgradite drevo. Za izbiro atributov uporabljajte razmerje informacijskega prispevka. Kateri atribut se pojavi v korenu drevesa?

Izberite en odgovor:

A

B

C

D

Vprašanje 11

Nepravilno
Točk 0,00 od 1,00

Besedilo vprašanja

Podana je tabela z učnimi podatki. Stolpci A, B, C in D predstavljajo diskretne atribute. Stolpec R predstavlja binarni razred.

A B C D R
No Maybe Mid Yes :D
No Yes High Yes :D
No Maybe High Yes (:
No Maybe High Yes :D
Yes Maybe High No :D
No Maybe Zero No :D
Yes Maybe Low Yes :D
No Maybe Mid Yes :D
No No Mid Yes :D
No Maybe Mid Yes :D
No Maybe High Yes :D
Yes No Low Yes :D
No No Low Yes :D
Yes Maybe Mid No :D
No Maybe Mid Yes (:
No No Mid No :D
No No Mid Yes :D
No No Low Yes :D
No No High Yes :D
No No High Yes (:

Kakšno je razmerje informacijskega prispevka atributa B? Odgovor zaokrožite na 3 decimalke.

Vprašanje 12

Delno pravilno
Točk 0,17 od 1,00

Besedilo vprašanja

Podano je odločitveno drevo, ki klasificira v dva razreda (x in y). Oznake v notranjih vozliščih se nanašajo na atribute. Listi drevesa so enolično označeni z oznakami L1-L5. Frekvence primerov v listih so podane v obliki [x,y]: L1([5,0]), L2([0,2]), L3([3,0]), L4([0,2]), L5([0,2]).

drevo

Podana je rezalna množica:


A B C D Razred
0 0 0 0 x
0 0 0 1 y
0 1 0 0 y
1 1 0 0 x
0 0 1 0 x
0 1 0 1 y
1 0 0 0 y
1 1 1 1 y
1 1 0 1 x
1 1 0 1 x
1 1 0 0 x
0 1 1 0 x


Drevo porežemo po metodi REP.

Kateri listi ostanejo v drevesu po rezanju?
Izberite en ali več odgovorov:

L1

L2

L3

L4

L5

Zaključi pregled