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NEW QUESTION 34
What are monotonous and repetitive tasks, that require accuracy BEST suited to?
- A. Human plus machine.
- B. Human.
- C. Artificial General Intelligence.
- D. Machine.
Answer: C
NEW QUESTION 35
If Al undertakes routine and monotonous tasks and takes these away from humans, what will humans do?
- A. Change jobs.
- B. Leisure activities
- C. Sabotage the Al.
- D. Higher value work.
Answer: D
NEW QUESTION 36
What technique can be adopted when a weak learners hypothesis accuracy is only slightly better than 50%?
- A. Boosting.
- B. Iteration.
- C. Activation.
- D. Over-fitting
Answer: A
Explanation:
Explanation
* Weak Learner: Colloquially, a model that performs slightly better than a naive model.
More formally, the notion has been generalized to multi-class classification and has a different meaning
beyond better than 50 percent accuracy.
For binary classification, it is well known that the exact requirement for weak learners is to be better than
random guess. [...] Notice that requiring base learners to be better than random guess is too weak for
multi-class problems, yet requiring better than 50% accuracy is too stringent.
- Page 46, Ensemble Methods, 2012.
It is based on formal computational learning theory that proposes a class of learning methods that possess
weakly learnability, meaning that they perform better than random guessing. Weak learnability is proposed as
a simplification of the more desirable strong learnability, where a learnable achieved arbitrary good
classification accuracy.
A weaker model of learnability, called weak learnability, drops the requirement that the learner be able to
achieve arbitrarily high accuracy; a weak learning algorithm needs only output an hypothesis that performs
slightly better (by an inverse polynomial) than random guessing.
- The Strength of Weak Learnability, 1990.
It is a useful concept as it is often used to describe the capabilities of contributing members of ensemble
learning algorithms. For example, sometimes members of a bootstrap aggregation are referred to as weak
learners as opposed to strong, at least in the colloquial meaning of the term.
More specifically, weak learners are the basis for the boosting class of ensemble learning algorithms.
The term boosting refers to a family of algorithms that are able to convert weak learners to strong learners.
https://machinelearningmastery.com/strong-learners-vs-weak-learners-for-ensemble-learning/
NEW QUESTION 37
What function is used in a Neural Network?
- A. Activation.
- B. Trigonometric.
- C. Linear.
- D. Statistical.
Answer: A
Explanation:
Activation Functions
An activation function in a neural network defines how the weighted sum of the input is transformed into an output from a node or nodes in a layer of the network.
https://machinelearningmastery.com/choose-an-activation-function-for-deep-learning/#:~:text=An%20activation%20function%20in%20a,a%20layer%20of%20the%20network.
NEW QUESTION 38
Who was the pioneer of computer programming?
- A. Sophie Wilson
- B. Karen Spark Jones.
- C. Ada Lovelace.
- D. Dame Wendy Hall.
Answer: C
Explanation:
Explanation
https://www.techopedia.com/2/31564/watercooler/ada-lovelace-enchantress-of-numbers
NEW QUESTION 39
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