TIN 12 Bài 25 Làm quen với Học máy

Học máy thuộc lĩnh vực nào trong khoa học máy tính?

• Bảo mật thông tin

• Lập trình nhúng

• Trí tuệ nhân tạo (AI)

• Kỹ thuật phần cứng

Học máy giúp máy tính làm gì?

• Tự động học từ dữ liệu để dự đoán hoặc quyết định

• Chạy các chương trình lập trình sẵn

• Hiển thị giao diện đồ họa tốt hơn

• Quản lý hệ thống tập tin hiệu quả hơn

Dữ liệu có nhãn trong học máy là gì?

• Dữ liệu đã được gán nhãn hoặc giá trị đích cụ thể

• Dữ liệu chưa qua xử lý

• Dữ liệu thu thập từ cảm biến

• Dữ liệu không có bất kỳ thông tin đầu ra nào

Học có giám sát sử dụng loại dữ liệu nào?

• Dữ liệu có nhãn

• Dữ liệu không có nhãn

• Dữ liệu hỗn hợp

• Dữ liệu dạng chuỗi ký tự

Ví dụ nào là ứng dụng của học có giám sát?

• Phân loại email thành thư rác hoặc thư thường

• Nhóm khách hàng theo hành vi mua hàng

• Xác định chủ đề từ văn bản

• Phát hiện các giao dịch gian lận không xác định trước

Học không giám sát sử dụng dữ liệu có đặc điểm gì?

• Không có nhãn hoặc giá trị đích cụ thể

• Được gán nhãn đầy đủ

• Chỉ chứa dữ liệu hình ảnh

• Chỉ chứa văn bản

Một trong những ứng dụng của học không giám sát là gì?

• Phân nhóm khách hàng dựa trên lịch sử mua hàng

• Dự đoán giá cổ phiếu

• Phân loại hình ảnh động vật

• Nhận diện giọng nói

Lợi ích chính của học không giám sát là gì?

• Phát hiện các mẫu dữ liệu mà không cần nhãn

• Xác định nhãn chính xác cho mọi dữ liệu

• Chỉ hoạt động với dữ liệu hình ảnh

• Không yêu cầu thuật toán phức tạp

Học có giám sát có đặc điểm gì nổi bật?

• Cần dữ liệu có nhãn để huấn luyện mô hình

• Không cần dữ liệu nhãn

• Chỉ áp dụng cho bài toán phân loại

• Chỉ sử dụng với mạng nơ-ron nhân tạo

Phương pháp học máy nào phù hợp để phát hiện bất thường trong dữ liệu?

• Học không giám sát

• Học có giám sát

• Học tăng cường

• Học sâu