Machine learning là gì?

• Một hệ thống ghi nhớ tất cả các đầu vào và đầu ra có thể có

• Một phương pháp cho phép máy tính học từ dữ liệu mà không cần lập trình rõ ràng

• Một cách lập trình thủ công các phản hồi của AI

• Một loại hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu

Answer explanation

Machine learning là phương pháp cho phép máy tính tự học từ dữ liệu mà không cần lập trình rõ ràng, giúp cải thiện khả năng dự đoán và ra quyết định dựa trên thông tin đã học.

Loại học máy nào liên quan đến việc học một ánh xạ từ A đến B?

• Unsupervised learning

• Reinforcement learning

• Supervised learning

• Generative learning

Answer explanation

Supervised learning involves learning a mapping from input A to output B using labeled data. This is distinct from unsupervised and reinforcement learning, which do not focus on direct input-output mappings.

Neural network là gì?

• Một cấu trúc sinh học trong não người

• Một mô hình tính toán được lấy cảm hứng từ não người

• Một phương pháp để lưu trữ các tập dữ liệu lớn

• Một công cụ để tối ưu hóa cơ sở dữ liệu

Answer explanation

Neural network là một mô hình tính toán được phát triển dựa trên cách thức hoạt động của não người, cho phép máy tính học hỏi và xử lý thông tin giống như con người.

Supervised learning yêu cầu điều gì?

• Chỉ dữ liệu đầu vào

• Chỉ nhãn đầu ra

• Cả dữ liệu đầu vào và nhãn đầu ra tương ứng

• Mô hình đã được huấn luyện trước

Answer explanation

Supervised learning yêu cầu cả dữ liệu đầu vào và nhãn đầu ra tương ứng để mô hình có thể học từ các ví dụ đã biết và dự đoán cho các trường hợp mới.

Ví dụ nào sau đây là một ví dụ về Supervised learning?

• Phân cụm dữ liệu khách hàng

• Dự đoán giá nhà dựa trên các đặc điểm

• Giảm chiều dữ liệu

• Khám phá các mẫu dữ liệu không nhãn

Answer explanation

Dự đoán giá nhà dựa trên các đặc điểm là một ví dụ về Supervised learning, vì nó sử dụng dữ liệu đã gán nhãn (giá nhà) để huấn luyện mô hình dự đoán dựa trên các đặc điểm đầu vào.

Ý tưởng chính của deep learning là gì?

• Sử dụng các mô hình nông để giảm độ phức tạp

• Đào tạo các mô hình với một số lượng lớn các lớp ẩn

• Xác định các đặc trưng một cách thủ công để dự đoán

• Tránh sử dụng mạng nơ-ron

Answer explanation

Ý tưởng chính của deep learning là đào tạo các mô hình với nhiều lớp ẩn, cho phép chúng học và trích xuất các đặc trưng phức tạp từ dữ liệu, khác với các mô hình nông hay việc xác định đặc trưng thủ công.

Tại sao AI trở nên thành công hơn gần đây?

• Có nhiều dữ liệu có cấu trúc hơn

• Các tiến bộ trong phần cứng và truy cập vào các tập dữ liệu lớn

• Giảm yêu cầu tính toán

• Chỉ sử dụng các thuật toán dựa trên quy tắc

Answer explanation

AI thành công gần đây nhờ vào các tiến bộ trong phần cứng, cho phép xử lý nhanh hơn, và truy cập vào các tập dữ liệu lớn, giúp cải thiện khả năng học và dự đoán của các mô hình AI.

Dữ liệu cho các dự án AI được thu thập như thế nào?

• Bằng cách viết các quy tắc thủ công

• Thông qua cảm biến, hành vi người dùng và gán nhãn thủ công

• Chỉ từ các báo cáo nội bộ của công ty

• Thông qua việc lấy mẫu ngẫu nhiên

Answer explanation

Dữ liệu cho các dự án AI thường được thu thập thông qua cảm biến, hành vi người dùng và gán nhãn thủ công, giúp đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của thông tin, khác với các phương pháp khác như chỉ dựa vào báo cáo nội bộ.

Câu nói 'Garbage in, garbage out' trong AI có nghĩa là gì?

• Chất lượng dữ liệu kém dẫn đến hiệu suất mô hình kém

• Dữ liệu nhiều hơn sẽ tự động cải thiện mô hình

• Các hệ thống AI có thể tự sửa lỗi trong dữ liệu

• Các mô hình luôn đưa ra dự đoán chính xác

Answer explanation

Câu nói 'Garbage in, garbage out' nhấn mạnh rằng nếu dữ liệu đầu vào kém chất lượng, thì hiệu suất của mô hình AI cũng sẽ kém. Do đó, lựa chọn đúng là 'Chất lượng dữ liệu kém dẫn đến hiệu suất mô hình kém'.

Dữ liệu nào được coi là dữ liệu không có cấu trúc?

• Văn bản, hình ảnh và âm thanh

• Bảng chứa các giá trị số

• Nhật ký dữ liệu kỹ thuật số

• Tóm tắt thống kê

Answer explanation

Dữ liệu không có cấu trúc bao gồm các dạng như văn bản, hình ảnh và âm thanh, vì chúng không tuân theo một định dạng hoặc cấu trúc cụ thể. Ngược lại, bảng chứa giá trị số và tóm tắt thống kê đều có cấu trúc rõ ràng.