Maschinelles Lernen in großen Datenmengen: Quizfragen und Übungen

Question 1

Welcher Algorithmus nutzt Big-Data-Technologien für verteiltes Lernen?

Accepted Answer

Paralleler Gradientenabstieg auf einem Hadoop-Cluster

Accepted Answer

Verteiltes Entscheidungsbaummodell mit Spark

Answer

Relationale Datenbank (z.B. MySQL) für Datenspeicherung und Training auf einem einzelnen Knoten

Answer

Algorithmus in Python, lokal auf einem Computer ausgeführt

Question 2

Welche Herausforderungen entstehen beim maschinellen Lernen mit großen Datenmengen und wie können verteilte Verarbeitungstechniken diese bewältigen?

Accepted Answer

Große Datenmengen erfordern viel Rechenleistung und Speicherplatz.

Answer

Skalierbarkeit und Latenz sind bei großen Datenmengen irrelevant.

Answer

Verteilte Verarbeitungstechniken sind nicht geeignet, um die Herausforderungen des maschinellen Lernens mit großen Datenmengen zu lösen.

Answer

Maschinelles Lernen ist nur für kleine Datenmengen geeignet.

Question 3

Welche Technik eignet sich besonders für die Verarbeitung großer Datenmengen in verteilten Systemen?

Accepted Answer

MapReduce

Answer

Bayesianische Netze

Answer

Support-Vektor-Maschinen

Answer

Entscheidungsbäume

Question 4

Welches Problem entsteht, wenn ein maschinelles Lernmodell zu stark auf Trainingsdaten spezialisiert ist?

Accepted Answer

Überanpassung

Answer

Unteranpassung

Answer

Rauschen

Answer

Drift

Question 5

Welche Technik wird verwendet, um die Vorverarbeitung und Transformation großer Datenmengen für maschinelles Lernen zu automatisieren?

Accepted Answer

Datenaufbereitung

Answer

Feature-Engineering

Answer

Hyperparameter-Optimierung

Answer

Modellbewertung

Question 6

Welche der folgenden Techniken ist speziell für maschinelles Lernen in großen Datenmengen geeignet?

Accepted Answer

Apache Spark

Answer

Lineare Regression

Answer

Bayes'sche Netzwerke

Answer

Naive Bayes

Question 7

Welche Metrik wird zur Bewertung der Leistung eines Klassifikationsmodells verwendet, das unausgeglichene Daten verarbeitet?

Accepted Answer

F1-Score

Answer

Genauigkeit

Answer

AUC-ROC

Answer

MAE

Question 8

Welcher Algorithmus wird für unüberwachtes Clustering in großen Datenmengen verwendet?

Accepted Answer

k-Means

Answer

Support Vector Machines

Answer

XGBoost

Answer

Lasso-Regression

Question 9

Welche der folgenden ist keine Herausforderung bei der Verarbeitung großer Datenmengen?

Accepted Answer

Einfache Interpretierbarkeit der Ergebnisse

Answer

Datenaufbereitung und -bereinigung

Answer

Speicher- und Verarbeitungsanforderungen

Answer

Datenschutz und -sicherheit

Question 10

Welches Verfahren ist speziell zur Verteilung großer Datenmengen auf mehrere Rechenknoten konzipiert?

Accepted Answer

MapReduce

Answer

K-Means-Clustering

Answer

Lineare Regression

Answer

Entscheidungsbäume

Question 11

Welcher Datentyp ist für die Darstellung hierarchischer Datenstrukturen vorgesehen?

Accepted Answer

XML

Answer

CSV

Answer

JSON

Answer

Parquet

Question 12

Welcher Algorithmus reduziert effektiv die Dimensionalität großer Datenmengen?

Accepted Answer

Hauptkomponentenanalyse

Answer

Lineare Regression

Answer

K-Means-Clustering

Answer

Entscheidungsbäume

Question 13

Welche drei wesentlichen Herausforderungen sind bei der Implementierung verteilter Lernsysteme zu bewältigen und welche bewährten Verfahren können angewendet werden, um diese Herausforderungen zu meistern?

Accepted Answer

Datenpartitionierung, Fehlertoleranz, Netzwerklatenz

Answer

Datenvorverarbeitung, Modelltraining, Modellauswertung

Answer

Hardwareauswahl, Softwareentwicklung, Systemkonfiguration

Question 14

Welche Datentechnologie ist speziell für die Verarbeitung und Verwaltung großer Datenmengen im maschinellen Lernen konzipiert?

Accepted Answer

Hadoop

Answer

Excel

Answer

MySQL

Answer

Git

Question 15

Welches Konzept ermöglicht die parallele Modellbildung auf mehreren Maschinen?

Accepted Answer

Verteiltes maschinelles Lernen

Answer

Neuronale Netze

Answer

Entscheidungsbäume

Answer

Lineare Regression

Question 16

Welche Metrik ist zur Bewertung der Genauigkeit eines Klassifikationsmodells bei unausgeglichenen Daten geeignet?

Accepted Answer

F1-Score

Answer

Genauigkeit

Answer

AUC-ROC

Answer

Mittlerer absoluter Fehler (MAE)

Question 17

Welche der folgenden Aussagen beschreibt eine wesentliche Eigenschaft des maschinellen Lernens in großen Datenmengen?

Accepted Answer

Erfordert umfangreiche Trainingsdaten

Answer

Kann immer auf herkömmlichen Computern ausgeführt werden

Answer

Ist immer leicht zu interpretieren

Answer

Ist immun gegen Überanpassung

Question 18

Welche Technik dient der Verteilung von Rechenlasten auf mehrere Rechner?

Accepted Answer

Verteilte Verarbeitung

Answer

Cloud-Computing

Answer

Big Data

Answer

Maschinelles Lernen

Question 19

Welche Plattform bietet eine skalierbare Infrastruktur für die Verarbeitung großer Datenmengen?

Accepted Answer

Cloud-Computing

Answer

Big Data

Answer

Verteilte Verarbeitung

Answer

Maschinelles Lernen

Question 20

Welche Herausforderung ist mit der Verarbeitung großer Datenmengen verbunden?

Accepted Answer

Skalierbarkeit

Answer

Genauigkeit

Answer

Interpretation

Question 21

Welche Technologie ermöglicht die automatische Anpassung von Ressourcen für die Verarbeitung großer Datenmengen?

Accepted Answer

Elastisches Cloud-Computing

Answer

Verteilte Verarbeitung

Answer

Maschinelles Lernen

Answer

Skalierbares Speichersystem

Question 22

Welche Technik wird verwendet, um Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu bereinigen und zu transformieren, um sie für maschinelles Lernen geeignet zu machen?

Accepted Answer

Datenvorbereitung

Answer

Datenvisualisierung

Answer

Modelltraining

Answer

Modellbewertung

Question 23

Welche Art von maschinellem Lernsystem lernt aus unbeschrifteten Daten, indem es Muster und Strukturen in den Daten identifiziert?

Accepted Answer

Unüberwachtes Lernen

Answer

Verstärkungslernen

Answer

Semi-überwachtes Lernen

Answer

Überwachtes Lernen

Question 24

Welche Algorithmusfamilie wird für die Clusteranalyse eingesetzt, um Daten in homogene Gruppen aufzuteilen?

Accepted Answer

Clustering-Algorithmen

Answer

Klassifizierungsalgorithmen

Answer

Neuronale Netzwerke

Answer

Regressionsalgorithmen

Question 25

Welcher Algorithmus wird für unüberwachtes Lernen verwendet, um Daten in Gruppen zu clustern, wobei die Anzahl der Cluster im Voraus festgelegt wird?

Accepted Answer

K-Means-Clustering

Answer

Lineare Regression

Answer

Support-Vektor-Maschinen

Answer

Neuronale Netze

Question 26

Welche Verteilungsstrategie eignet sich für die parallele Verarbeitung großer Datenmengen durch Aufteilung in kleinere Aufgaben?

Accepted Answer

MapReduce

Answer

Round-Robin

Answer

Partitionierung

Answer

Broadcasting

Question 27

Welche Eigenschaft von Big-Data-Anwendungen ist unerlässlich, um mit wachsenden Datenmengen Schritt zu halten?

Accepted Answer

Skalierbarkeit

Answer

Datengenauigkeit

Answer

Sicherheit

Answer

Benutzerfreundlichkeit

Question 28

Welche Technik wird eingesetzt, um die Vorhersageleistung von Modellen für maschinelles Lernen in großen Datenmengen zu verbessern, indem mehrere schwache Modelle kombiniert werden?

Accepted Answer

Ensemble-Methoden

Answer

Cross-Validierung

Answer

Regularisierung

Answer

Dropout

Question 29

Welcher Algorithmus ist weit verbreitet für die Klassifizierung von Textdokumenten, indem er die Wahrscheinlichkeit der Zugehörigkeit zu verschiedenen Kategorien berechnet?

Accepted Answer

Naive Bayes

Answer

Support-Vektor-Maschinen

Answer

K-NN

Question 30

Welche Hauptrolle spielt verteiltes Rechnen bei der Verarbeitung großer Datenmengen?

Accepted Answer

Es ermöglicht die parallele Ausführung von Aufgaben auf mehreren Computern.

Answer

Es garantiert die Datensicherheit.

Answer

Es reduziert den Speicherbedarf.

Question 31

Welches Framework eignet sich besonders für die verteilte Verarbeitung in maschinellem Lernen in großen Datenmengen?

Accepted Answer

Apache Spark

Answer

TensorFlow

Answer

PyTorch

Answer

scikit-learn

Question 32

Welcher Lerntyp ermöglicht das Lernen aus unmarkierten Daten?

Accepted Answer

Unüberwachtes Lernen

Answer

Überwachtes Lernen

Answer

Halbüberwachtes Lernen

Answer

Verstärkungslernen

Question 33

Welches Werkzeug eignet sich zur Echtzeitvisualisierung von Metriken und Graphen zur Überwachung der Leistung von maschinellen Lernmodellen?

Accepted Answer

TensorBoard

Answer

Visual Studio Code

Answer

Jupyter Notebook

Answer

Spyder

Question 34

Welches universelle Austauschformat für maschinelle Lernmodelle wird verwendet, um Modelle zwischen verschiedenen Frameworks zu übertragen?

Accepted Answer

ONNX

Answer

Keras

Answer

TensorFlow

Answer

PyTorch

Question 35

Welche Verteilungsfamilie eignet sich in großen Datenmengen am besten für die Modellierung kontinuierlicher numerischer Daten?

Accepted Answer

Gaußverteilung (Normalverteilung)

Answer

Hypergeometrische Verteilung

Answer

Poissonverteilung

Answer

Binomialverteilung

Question 36

Welche Technik wird verwendet, um große Datenmengen zu transformieren und die Anzahl der Merkmale (Dimensionen) unter Berücksichtigung der Varianz zu reduzieren?

Accepted Answer

Hauptkomponentenanalyse (PCA)

Answer

Support-Vektor-Maschinen (SVM)

Answer

Lineare Regression

Answer

K-means-Clusterung

Question 37

Welches grundlegende Problem wird durch verteiltes maschinelles Lernen effektiv gelöst?

Accepted Answer

Modellierung und Verarbeitung von großen Datenmengen, die auf mehreren Computern verteilt sind.

Answer

Unteranpassung von Modellen

Answer

Überanpassung von Modellen

Question 38

Welche wichtige Aussage trifft auf MapReduce zu?

Accepted Answer

Es ist ein Framework für die parallele Verarbeitung großer Datenmengen auf verteilten Systemen.

Answer

Es ist eine Cloud-Computing-Plattform speziell für maschinelles Lernen.

Answer

Es ist ein Algorithmus zum Clustering großer Datenmengen.

Question 39

Welcher Ansatz eignet sich besonders für die Verarbeitung von Daten in Echtzeit, die kontinuierlich in großen Mengen eintreffen?

Accepted Answer

Stream-Verarbeitung

Answer

Cloud-basierte Verarbeitung

Answer

Stapelverarbeitung

Answer

In-Memory-Verarbeitung

Question 40

Welche der folgenden Aussagen beschreibt eine der größten Herausforderungen beim maschinellen Lernen mit großen Datenmengen?

Accepted Answer

Verarbeitung und Speicherung der erheblichen Datenmengen

Answer

Einfache Implementierung von Modellen

Answer

Mangel an verfügbaren Trainingsdaten

Answer

Geringe Rechenressourcen

Question 41

Welches der folgenden verteilten Verarbeitungsframeworks ist für die Verarbeitung großer Datenmengen optimiert?

Accepted Answer

Apache Spark

Answer

scikit-learn

Answer

PyTorch

Answer

TensorFlow

Question 42

Welcher Ansatz wird typischerweise verwendet, um ein maschinelles Lernmodell für große Datenmengen zu trainieren?

Accepted Answer

Verteiltes Training

Answer

Unterabtastung

Answer

Überabtastung

Question 43

Welche der folgenden Metriken wird häufig zur Bewertung der Leistung eines maschinellen Lernmodells für große Datenmengen verwendet?

Accepted Answer

Mean Absolute Error (MAE)

Answer

Recall

Answer

F1-Score

Answer

Genauigkeit

Question 44

Welche Technik wird eingesetzt, um Overfitting in maschinellen Lernmodellen bei großen Datenmengen zu verhindern?

Accepted Answer

Regularisierung

Answer

Boosting

Answer

Bagging

Answer

Dropout

Question 45

Welche der folgenden Architekturen wird häufig für die Verarbeitung natürlicher Sprache in großen Datenmengen verwendet?

Accepted Answer

Transformer-Modelle

Answer

Support Vector Machines (SVMs)

Answer

Convolutional Neural Networks (CNNs)

Question 46

Welches der folgenden Tools wird für die Implementierung und Verwaltung von maschinellen Lernmodellen in großen Datenmengen empfohlen?

Accepted Answer

TensorFlow Extended (TFX)

Answer

Jupyter Notebook

Answer

Google Colab

Answer

Spyder

Question 47

Welche der folgenden Techniken wird zur Reduzierung der Dimensionalität in großen Datenmengen eingesetzt?

Accepted Answer

Hauptkomponentenanalyse (PCA)

Answer

Dichtebasiertes räumliches Clustering von Anwendungen mit Rauschen (DBSCAN)

Answer

Hierarchisches Clustering

Answer

K-Means

Question 48

Welche der folgenden Aussagen beschreibt einen potenziellen Vorteil des maschinellen Lernens in großen Datenmengen?

Accepted Answer

Erhöhte Genauigkeit und Robustheit von Modellen

Answer

Alle oben genannten

Answer

Geringere Kosten für die Datenverarbeitung

Answer

Vereinfachte Datenvorverarbeitung

Question 49

Welche der folgenden Techniken wird beim maschinellen Lernen verwendet, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten?

Accepted Answer

Verteilte Verarbeitung

Answer

Neuronale Netze

Answer

Entscheidungsbäume

Answer

Lineare Regression

Question 50

Welchen Vorteil bietet Cloud-Computing für maschinelles Lernen mit großen Datensätzen?

Accepted Answer

Elastische Skalierung von Ressourcen

Answer

Geringere Kosten

Answer

Verbesserte Modellgenauigkeit

Answer

Erhöhte Sicherheit

Question 51

Welche Metrik ist am besten geeignet, um die Leistung eines Modells für maschinelles Lernen zu bewerten, das den Umsatz vorhersagt?

Accepted Answer

Mittlerer absoluter Fehler (MAE)

Answer

F1-Score

Answer

AUC-ROC

Answer

Genauigkeit

Question 52

Welche Technik wird verwendet, um Überanpassung in Machine-Learning-Modellen mit großen Datensätzen zu reduzieren?

Accepted Answer

Regularisierung

Answer

Merkmalsauswahl

Answer

Kreuzvalidierung

Answer

Frühzeitiges Stoppen

Question 53

Welche Architektur ist besonders gut geeignet für die Verarbeitung großer Datenmengen im maschinellen Lernen?

Accepted Answer

MapReduce

Answer

Naive Bayes

Answer

Entscheidungsbäume

Answer

Support Vector Machines (SVMs)

Question 54

Welche Herausforderung ist typisch für maschinelles Lernen mit großen Datensätzen?

Accepted Answer

Datenspeicherung und -verwaltung

Answer

Modellkomplexität

Answer

Überanpassung

Answer

Label-Rauschen

Question 55

Welches Framework wird häufig für die Implementierung von Machine-Learning-Modellen mit großen Datensätzen eingesetzt?

Accepted Answer

Apache Spark MLlib

Answer

Scikit-learn

Answer

Keras

Answer

TensorFlow

Question 56

Welche Bibliothek wird zur Verarbeitung und Analyse großer Datensätze eingesetzt?

Accepted Answer

Hadoop

Answer

NumPy

Answer

Pandas

Answer

SciPy

Question 57

Welche Methode wird verwendet, um die Datenqualität für maschinelles Lernen mit großen Datensätzen zu verbessern?

Accepted Answer

Datenbereinigung

Answer

Hyperparameteroptimierung

Answer

Feature-Engineering

Answer

Modellvalidierung

Question 58

Welche der folgenden ist eine Anwendung von Machine Learning mit großen Datensätzen?

Accepted Answer

Empfehlungssysteme

Answer

Betrugserkennung

Answer

Bildverarbeitung

Answer

Spracherkennung

Question 59

Welche der folgenden Aussagen beschreibt am besten die Herausforderung beim Training von Machine-Learning-Modellen mit großen Datenmengen?

Accepted Answer

Die hohen Rechenanforderungen und der Speicherbedarf können die Trainingszeit erheblich verlängern.

Answer

Große Datensätze sind immer von besserer Qualität als kleinere Datensätze.

Answer

Es ist einfacher, aus großen Datensätzen Muster zu erkennen.

Question 60

Welche der folgenden Techniken ist NICHT eine gängige Methode zur verteilten Verarbeitung großer Datenmengen?

Accepted Answer

Sequentielle Verarbeitung

Answer

MapReduce

Answer

Hadoop

Answer

Spark

Question 61

Welche der folgenden Cloud-Plattformen bietet spezielle Dienste für Machine Learning und Big Data-Analysen?

Accepted Answer

Amazon Web Services (AWS)

Answer

Dropbox

Answer

Microsoft Office 365

Answer

Google Drive

Question 62

Welche der folgenden Methoden ist am besten geeignet, um die Leistung eines Machine-Learning-Modells auf großen Datensätzen zu verbessern?

Accepted Answer

Feature Engineering

Answer

Erhöhen der Trainingsdatenmenge

Answer

Verwenden eines komplexeren Modells

Answer

Reduzieren der Komplexität des Modells

Question 63

Wie kann man die Skalierbarkeit eines Machine-Learning-Systems auf großen Datensätzen verbessern?

Accepted Answer

Durch die Verwendung von verteiltem Training und paralleler Datenverarbeitung

Answer

Durch die Reduzierung der Datenmenge

Answer

Durch die Verwendung eines leistungsstärkeren Prozessors

Question 64

Welche der folgenden Techniken kann verwendet werden, um die Dimensionen großer Datensätze zu reduzieren?

Accepted Answer

Dimensionality Reduction

Answer

Overfitting

Answer

Data Augmentation

Answer

Cross-Validation