AUZEF Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Çıkmış Sorular
AUZEF Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi dersi için 19 gerçek çıkmış soru bulunuyor: 1 final sınavı. Tümü cevap anahtarlı; uygulamada ücretsiz çözebilir, yanlışlarını akıllı tekrarla kapatabilirsin.
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi sorularının tamamını çöz
19 soru cevap anahtarı ve AI açıklamayla uygulamada — ücretsiz.
Örnek çıkmış sorular — kendini dene
Şıkka tıkla, doğru cevabı ve açıklamasını hemen gör. Arşivden 3 gerçek soru.
Bir akıllı telefon üreticisi, farklı kullanım alışkanlıklarının günlük batarya tüketimine nasıl etki ettiğini anlamak amacıyla bir çoklu doğrusal regresyon modeli kurmuştur. Analiz sonucunda edilen model sabiti (𝛽0 ), CPU kullanım oranı katsayısı (𝛽1 ) ve ekran parlaklığı katsayısı (𝛽2 ) aşağıda verilmiştir: 𝛽0 = 2 . 5𝛽1 = 0 . 05𝛽2 = 0 . 03 Bu çoklu doğrusal regresyon modeline göre, CPU kullanım oranı 40 ve ekran parlaklık seviyesi 70 birim olan bir akıllı telefonun tahmini günlük ortalama batarya tüketimi miktarı aşağıdakilerden hangisidir?
Cevabı göster
Çoklu doğrusal regresyon modelinde tahmin denklemi: Y = β₀ + β₁X₁ + β₂X₂ şeklindedir. Verilen değerlere göre: Y = 2.5 + (0.05 × 40) + (0.03 × 70) Y = 2.5 + 2 + 2.1 Y = 6.6 Buna göre CPU kullanım oranı 40 ve ekran parlaklığı seviyesi 70 olan bir akıllı telefonun tahmini günlük ortalama batarya tüketimi 6.6 birimdir.
from sklearn.metrics import … Çoklu doğrusal regresyon analizi sonucunda modelin performansını değerlendirmek isteyen bir araştırmacının yukarıda … ile verilen boşluğu aşağıdaki seçeneklerin hangisi ile doldurması uygun olur?
Cevabı göster
Makine öğrenmesinde metrikler problemin türüne (sınıflandırma veya regresyon) göre tamamen değişir. Soru kökünde bir “Çoklu Doğrusal Regresyon” probleminden bahsedilmiştir. Regresyon algoritmaları kategorik değil, sürekli/sayısal (fiyat, yaş, tüketim vb.) tahminler yapar. Bu yüzden gerçek değerler ile tahmin edilen değerler arasındaki “hatayı” (farkı) ölçen Ortalama Kare Hata (MSE – mean_squared_error), Ortalama Mutlak Hata (MAE) veya R-Kare gibi metrikler kullanılır. Diğer şıklarda yer alan cla
Bir e-ticaret şirketinin günlük satış gelirini açıklamaya yönelik potansiyel değişkenler, bu değişkenlere ait tahmini beta (β) katsayıları ve p-değerleri yukarııdaki gibidir. Yukarıdaki tabloda yer alan beş bağımsız değişkenden hangisinin modele istatistiksel açıdan anlamlı bir katkı sağlamadığı söylenebilir?
Cevabı göster
Çoklu Doğrusal Regresyon gibi istatistiksel modellerde, bağımsız bir değişkenin modele (tahmin gücüne) olan anlamlı katkısı “p-değeri” (p-value) üzerinden değerlendirilir. Genel kabul görmüş istatistiksel anlamlılık eşiği $p < 0.05$’tir (yani %95 güven aralığı). p-değeri 0.05’ten küçük olan değişkenler modele anlamlı katkı sağlar. Tablo incelendiğinde; Reklam Harcaması (0.005), Web Trafiği (0.030), Müşteri Memnuniyeti (0.000) ve Sepet Tutarı (0.040) bu eşiğin altındadır. Ancak “Sosyal Medya Etki
Bu dersin 19 sorusunun tamamı cevap anahtarı ve AI açıklamasıyla uygulamada — ücretsiz.
Sınav arşivi
Bu dersten derlenen geçmiş sınavlar ve soru sayıları.
| Sınav | Tür | Yıl | Soru |
|---|---|---|---|
| Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi 2024-2025 Final Soruları | final | — | 20 |
Sık sorulanlar
AUZEF Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi dersinden kaç çıkmış soru var?
AÖF Pusula arşivinde AUZEF Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi dersi için 19 gerçek çıkmış soru ve 1 sınav bulunuyor.
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi vize ve final çıkmış soruları var mı?
Evet — arşivde 1 final sınavı yer alıyor.
Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi çıkmış sorularını cevaplarıyla nereden çözebilirim?
Bu sayfadaki örnek soruları hemen çözebilirsin; 19 sorunun tamamı cevap anahtarı ve AI açıklamasıyla ücretsiz AÖF Pusula uygulamasında (iOS ve Android).