→ ALAI → Začněte se učit / Stáhněte si MP3 karty

otázka		odpověď
Greedy na pewno znajdzie lepsze rozwiązanie niż Steepest začněte se učit		FAŁSZ
Zawsze da się zrobić reguły z drzewa začněte se učit		PRAWDA
Zawsze da się zrobić decyzje z reguł začněte se učit		FAŁSZ
Tabu search zawsze znajdzie optimum globalne začněte se učit		FAŁSZ
Przy wysokiej temperaturze algorytm SA zachowuje się jak lokalny začněte se učit		FAŁSZ
Problemy typu P są łatwiejsze niż te NP začněte se učit		PRAWDA
Algorytm ewolucyjny zawsze znajduje optimum globalne začněte se učit		FAŁSZ
W symulowanym wyżarzaniu zerowa temperatura działa jak algorytm lokalny začněte se učit		PRAWDA
Algorytm Steepest zawsze znajdzie przynajmniej tak dobre rozwiązanie jak Greedy začněte se učit		FAŁSZ
Co się stanie jeśli prędkość uczenia sieci neuronowej będzie zbyt duża? začněte se učit		nie znajdzie minimum lokalnego
Sieć neuronowa może być zbudowana dla danych nominalnych začněte se učit		FAŁSZ
Steepest zawsze znajdzie lepsze rozwiązanie niż Greedy začněte se učit		FAŁSZ
Symulowane wyżarzanie zmienia się w Greedy przy zerowej temperaturze začněte se učit		FAŁSZ
Zadania P są trudniejsze niż NP začněte se učit		FAŁSZ

ALAI