Proszę stworzyć quiz, który będzie oceniał wiedzę studenta na temat uczenia maszynowego tzw. Deep Learning.
1. Jaka jest rużnica między uczeniem nadzorowanym a nienadzorowanym?
A. Modele uczenia nadzorowanego są ożywane do problemów klasyfikacji, podczas gdy modele uczenia nienadzorowanego są używane do problemów regresji.
B. Modele uczenia nadzorowanego używają oznakowanych danych do przewidywania, podczas gdy modele uczenia nienadzorowanego używają danych nieoznakowanych.
C. Modele uczenia nadzorowanego son używane do przewidywania sekwencji wyjściowych, podczas gdy modele uczenia nienadzorowanego son używane do grupowania danych.
D. Modele uczenia nadzorowanego są orzywane do problemów regresji, podczas gdy modele uczenia nienadzorowanego są używane do problemów klasyfikacji.

2. Jaki jest cel sieci neuronowych konwolucyjnych?
A. Rozpoznawanie wzorców w danych obrazowych.
B. Przewidywanie przyszłych wartości w sekwencji danych.
C. Generowanie teksto w naturalnym języko.
D. Wykrywanie wartości odstających w danych.

3. Jak trenowane są modele uczenia głębokiego?
A. Poprzez podawanie im oznakowanych danych.
B. Poprzez podawanie im danych nieoznakowanych.
C. Poprzez odzielanie im informacji zwrotnej na temat ich wydajności.
D. Poprzez uruchamianie algorytmów na danych.