Học máy có giám sát có thể được áp dụng vào công việc

nhận diện đối tượng trong ảnh hoặc video.

phân cụm các khách hàng không xác định.

tìm kiếm các đặc trưng tiềm ẩn trong dữ liệu.

giúp phân tích dữ liệu không có nhãn.

Học máy giúp tiết kiệm thời gian và công sức trong công việc lọc thư rác bằng cách

học từ dữ liệu và tự động phân loại thư vào hộp thư rác.

lọc thư rác dựa vào địa chỉ mail, không dựa vào nội dung.

tự động xóa tất cả thư mà không cần phân tích nội dung.

lập trình các quy tắc chi tiết cho từng loại thư rác cụ thể.

Học máy có thể được áp dụng vào chẩn đoán bệnh bằng cách

xây dựng mô hình dựa trên dữ liệu sức khỏe và kết quả xét nghiệm để dự đoán bệnh.

giúp bác sĩ tìm ra thuốc chữa bệnh mà không cần xét nghiệm hay phân tích bệnh lý.

giúp các bác sĩ không cần làm xét nghiệm, chỉ dựa vào dữ liệu đầu vào để kết luận.

xác định bệnh nhân nào sẽ có chi phí điều trị cao, không hỗ trợ phát hiện bệnh.

Trong quá trình xây dựng mô hình học máy, dữ liệu huấn luyện

được sử dụng để học và phát triển mô hình phân loại dữ liệu.

giúp đánh giá độ chính xác của mô hình trên dữ liệu chưa thay.

không giúp gì trong việc giúp mô hình phân loại hoặc dự đoán.

chỉ dùng để phát hiện lỗi trong mã nguồn của mô hình học máy.

So sánh vai trò của học máy trong nhận dạng chữ viết và dịch tự động, điểm giống nhau giữa chúng là cả hai đều

sử dụng học máy để phân tích dữ liệu văn bản và tạo ra dự đoán.

không sử dụng học máy mà dùng các công cụ lập trình thủ công.

chỉ dùng dữ liệu ngữ nghĩa, không cần dữ liệu hình ảnh.

chỉ sử dụng các quy tắc ngữ pháp cơ bản, không cần học máy.

Học máy có vai trò quan trọng trong các ứng dụng có dữ liệu thay đổi liên tục vì học máy

có thể tự động điều chỉnh mô hình khi dữ liệu thay đổi, giúp ứng dụng luôn hiệu quả.

có thể giúp phân tích dữ liệu thay đổi, nhưng nó chỉ hoạt động tốt với dữ liệu tĩnh lâu dài.

giúp xử lý dữ liệu thay đổi, nhưng mô hình lại không thể duy trì độ chính xác trong dài hạn.

chỉ có thể xử lý dữ liệu thay đổi trong quá khứ mà không thể xử lý dữ liệu tương lai.

Khi sử dụng học máy để phân loại thư rác, mô hình sẽ học từ dữ liệu

được gán nhãn rõ ràng là thư rác hoặc thư hợp lệ.

thư rác đã bị xóa khỏi hộp thư đến của người dùng.

những email có chứa từ khóa "spam" trong tiêu đề.

từ các email có nội dung chứa hình ảnh và liên kết.

Trong một mô hình học máy, nếu dữ liệu huấn luyện bị thiếu hoặc nhiều thì mô hình sẽ

trở nên kém chính xác hoặc khó khăn trong việc học đúng các đặc điểm.

giảm độ chính xác một chút nhưng vẫn cho ra kết quả chấp nhận được.

tự động loại bỏ tất cả các dữ liệu bị thiếu và không ảnh hưởng đến kết quả.

học rất nhanh và cho ra kết quả chính xác ngay cả khi dữ liệu bị nhiều nhiều.

Học máy có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu thị trường trong đầu tư bằng cách

dự đoán chính xác các xu hướng và biến động giá trong tương lai.

chỉ giúp phân tích dữ liệu từ các công ty không liên quan đến tài chính.

chỉ tập trung vào việc dự đoán giá trị của các sản phẩm tài chính cụ thể.

chỉ giúp phân tích dữ liệu thị trường trong các giai đoạn kinh tế ổn định.

Khi xây dựng một mô hình học máy cho dịch tự động, lý do việc sử dụng dữ liệu bản dịch và bản gốc lại quan trọng là vì

mô hình cần học cách dịch các ngôn ngữ từ bản gốc sang ngôn ngữ đích một cách chính xác.

mô hình dịch tự động chỉ cần học từ ngữ cảnh trong bản dịch, không cần so sánh với bản gốc.

dữ liệu bản gốc không ảnh hưởng đến chất lượng dịch, chỉ cần bản dịch đã chính xác là đủ.

bản gốc và bản dịch chỉ cần giống nhau về ý nghĩa, không cần phải giữ cấu trúc ngữ pháp.

Cách để cải thiện hiệu suất của mô hình học máy sau khi đã huấn luyện với dữ liệu huấn luyện là

đánh giá mô hình trên dữ liệu kiểm thử và điều chỉnh mô hình nếu cần.

tăng cường dữ liệu huấn luyện bằng cách thêm nhiều ví dụ hơn.

Trong trường hợp phát hiện gian lận thẻ tı́n dụng, để phân tı́ch dữ liệu, học máy sử dụng phương pháp

phân cụm dữ liệu không có nhãn để tı̀m kiếm các mâu bát thường.

phân loại dữ liệu theo các mâu gian lận đã được xác định trước.

sử dụng các quy tác đã được lập trı̀nh trước để phât hiện gian lận.

phân loại dữ liệu bằng cách thủ công theo từng giao dịch.

Lı́ do học máy có thể xử lý dữ liệu thay đổi liên tục mọt cách hiệu quả hơn các phương pháp truyền thông là vı̀ học máy

có thể tự động cập nhật mô hı̀nh khi có dữ liệu mới mà không cần lập trı̀nh lại.

luôn yêu cáu mọt lượng lớn dữ liệu tı̃nh, không thı́ch hợp để xử lý dữ liệu thay đổi.

chı̉ cần cập nhật dữ liệu mọt lân và không cần điều chı̉nh theo các thay đổi liên tục.

không thể học từ dữ liệu thay đổi liên tục mà chı̉ làm việc tót với dữ liệu có định.

Để phân tı́ch và khai phá dữ liệu, Khoa học dữ liệu sử dụng

khoa học máy tı́nh, toán học, thông kê và tri thức chuyên ngành.

các công cụ đơn giản như Microsoft Excel và Google Sheets.

phương pháp thu thập dữ liệu và phán mêm xử lý văn bản.

các phương pháp đơn giản như so sánh và phân loại dữ liệu.

Mục tiêu chı́nh của Khoa học dữ liệu là

phân tı́ch và khai phá dữ liệu đé giải quyêt ván đê và đưa ra các quyêt định phù hợp.

phục vụ cho việc phân tı́ch tài chı́nh mà không có ứng dụng trong các ngành khác.

phân tı́ch só liệu mà không chú trọng đén việc rút ra các thông tin có giá trị.

tập trung vào việc tói ưu hóa các thuật toán mà không áp dụng vào thực té.

Trong Khoa học dữ liệu, việc trực quan hoá dữ liệu nhàm mục đı́ch

biéu diên dữ liệu một cách dé hiểu báng các sơ đó, biéu đó hay hı̀nh ảnh.

chı̉ phục vụ cho việc tăng cường khả năng xử lý só liệu của máy tı́nh.

chı̉ giúp người xem hiểu một phân nhỏ của dữ liệu, không có giá trị lớn.

chı̉ phục vụ cho việc tăng cường khả năng xử lý só liệu của máy tı́nh.

Khám phá tri thức trong Khoa học dữ liệu giúp cho các tó chức

tı̀m ra các mói quan hệ án chứa trong dữ liệu và tạo ra tri thức mới.

tự động hóa các công việc thủ công mà không cán phân tı́ch dữ liệu.

dự báo những điêu xảy ra trong quá khứ, không có ứng dụng thực tiên.

tăng tóc quy trình thu thập dữ liệu mà không cải thiện hiệu quả.

Trong lı̃nh vực y té, Khoa học dữ liệu có thế giúp

cá nhân hoá các phác đó điêu trị dựa trên thông tin di truyền và y té của từng bệnh nhân.

làm báo cáo tài chı́nh cho các bệnh viện mà không liên quan đén chăm sóc sức khỏe.

phân tı́ch hô sơ bệnh nhân nhưng không hô trợ việc đưa ra các phương pháp điêu trị.

phục vụ cho việc phân tı́ch cá

Dữ liệu lớn (Big Data) thường có những đặc điểm

kích thước lớn, sự thay đổi nhanh và có tính đa dạng.

có thể được xử lý trực tiếp trên các máy tính cá nhân.

chỉ bao gồm dữ liệu văn bản, không có dữ liệu hình ảnh.

luôn có tính động nhất và không thay đổi theo thời gian.

Vai trò của khoa học máy tính trong Khoa học dữ liệu là

cung cấp các công cụ và kỹ thuật để phân tích, xử lý và khai phá dữ liệu.

chỉ quan tâm đến việc viết mã nguồn, không liên quan đến phân tích dữ liệu.

giúp giải quyết các vấn đề phần cứng, không hỗ trợ trong việc xử lý dữ liệu.

giúp cải thiện tốc độ thu thập dữ liệu, không tham gia vào phân tích sâu.

Khoa học dữ liệu có mục tiêu phân tích và khai phá dữ liệu. Điều này có ý nghĩa đối với tổ chức và doanh nghiệp là giúp tổ chức

hiểu rõ về dữ liệu, tạo ra quyết định chính xác và giải quyết các vấn đề cụ thể.

đơn giản hóa các quy trình mà không cần đến phân tích chi tiết về dữ liệu.

tiết kiệm chi phí mà không cần áp dụng các phương pháp phân tích chính xác.

tạo ra các phần mềm phân tích mà không cải thiện hiệu suất hoạt động.

Khoa học dữ liệu giúp các tô chức tôi ưu hóa việc phân bó tài nguyên báng cách

phân tı́ch dữ liệu sử dụng tài nguyên đê tôi ưu hóa việc phân bó và giảm nguy cơ lãng phı́.

chỉ tập trung vào việc giảm chi phı́ mà không cải thiện hiệu quả sử dụng tài nguyên.

giúp giảm chi phı́ hoạt động mà không có tác động đến việc sử dụng tài nguyên hiệu quả.

chỉ giúp xác định các lôi trong quy trình mà không tôi ưu hóa cách phân bó tài nguyên.

Thành tựu ứng dụng của Khoa học dữ liệu trong y tê là

phân tı́ch dữ liệu di truyền và y tê để đưa ra phác đô điêu trị phù hợp với từng bệnh nhân.

tạo ra các sản phâm chăm sóc sức khỏe mà không hô trợ trong quá trı̀nh chân đoán bệnh.

xây dựng các phân mêm quản lý bệnh viện mà không hô trợ trong việc phát hiện bệnh lý.

tôi ưu hóa chi phı́ cho bệnh viện, không có tác dụng trong việc cải thiện chăm sóc bệnh nhân.

Dữ liệu lớn được đặc trưng bởi “năm chữ V” (5V). Điêu KHÔNG phải một đặc trưng của dữ liệu lớn là

tı́nh xác thực (Veracity).

Khoa học dữ liệu có thể giúp tự động hoá những tác vụ

lặp đi lặp lại, tôn thời gian như quy trình sản xuất, hậu cán và dịch vụ khách hàng.

tạo ra các chiến lược tiêp thị mà không cần phân tı́ch hành vi khách hàng.

thiết kế sản phâm mà không liên quan đến việc dự đoán xu hướng tiêu dùng.

Khi nói vẽ dữ liệu lớn (Big Data), các đặc trưng “năm chữ V” (5V) bao góm tát cả những yéu tó là

khói lượng, vận tóc, sự đa dạng, giá trị, tı́nh xác thực.

khói lượng, vận tóc, độ chı́nh xác, sự ón định, tı́nh xác thực.

khói lượng, thời gian, sự ón định, giá trị, sự đóng nhát.

khói lượng, thời gian, sự đa dạng, giá trị, tı́nh xác thực.

Khoa học dữ liệu có thé giúp tự động hoá các tác vụ

xử lý và phân tı́ch dữ liệu lớn.

tạo báo cáo tài chı́nh hàng tháng.

quản lı́ lịch làm việc cho nhân viên.

quản lı́ các mói quan hệ khách hàng.

Mục tiêu chı́nh của Khoa học dữ liệu là

phân tı́ch và khai phá dữ liệu để tạo ra tri thức.

tự động hoá các quy trình sản xuất đơn giản.

đưa ra quyết định kinh doanh mà không cán dữ liệu.

tói ưu hóa quy trình sản xuất mà không dùng dữ liệu.

Các lı̃nh vực có thể được hỗ trợ bởi Khoa học dữ liệu là

y tế, tài chính, sản xuất, dịch vụ khách hàng.

kinh té học và phân tı́ch thị trường lao động.

quản lý công cọng và phân tı́ch chính sách.

giáo dục mầm non và chăm sóc trẻ em.

Khoa học dữ liệu có thể giúp các tô chức tói ưu hoá quyết định bằng cách

phân tı́ch dữ liệu để dự đoán xu hướng và thay đổi kịp thời.

đưa ra quyết định bằng cách dựa vào trực giác của lãnh đạo.

ra quyết định mà không cán thu thập thông tin từ khách hàng.

giảm thiểu việc sử dụng thông tin.

Trong tất cả các giai đoạn của quy trình Khoa học dữ liệu, máy tính có vai trò

cung cấp sức mạnh tính toán và tự động hóa.

chỉ hỗ trợ trong việc thu thập dữ liệu thủ công.

chỉ giúp sao lưu và lưu trữ dữ liệu thông thường.

chỉ hỗ trợ phân tích dữ liệu nhỏ và đơn giản.

Máy tính giúp lưu trữ và xử lý dữ liệu bằng cách

sử dụng hệ thống phân tán và cơ sở dữ liệu.

lưu trữ dữ liệu trên giấy và xử lý bằng tay.

lưu trữ và xử lý dữ liệu qua các đĩa CD và DVD.

sử dụng Excel để lưu trữ và phân tích dữ liệu.

Trong phân tích dữ liệu, máy tính giúp các mô hình học máy bằng cách

huấn luyện và kiểm nghiệm mô hình.

làm sạch dữ liệu và bỏ qua mô hình.

lưu trữ các mô hình học máy lâu dài.

thay thế toàn bộ quy trình phân tích.

Máy tính hỗ trợ trực quan hóa dữ liệu bằng cách

tạo biểu đồ, đồ thị có tương tác.

dùng màu sắc làm dữ liệu đẹp hơn.

chỉ tạo ra các bảng tính đơn giản.

chỉ hỗ trợ việc sao chép dữ liệu.

Một ưu điểm lớn của máy tính trong quá trình tự động hóa xử lý dữ liệu là

giảm lỗi do thao tác thủ công.

xử lý dữ liệu mà không kiểm tra.

làm giảm tốc độ xử lý dữ liệu.

tự động loại bỏ tất cả dữ liệu.

Đẽ giải quyét bài toán lạp ráp chuõi gene, điều cân thiết là

máy tính mạnh và thuật toán chính xác

nhièu máy tính cá nhân thông thường

phân mêm vẽ tranh để phân tích gene

sự hỗ trợ từ các thiết bị ngoại vi

Lợi ích của tính toán song song trong xử lí dữ liệu gene là

tăng tôc quá trình phân tích

tăng yêu câu vè phân cứng

chỉ giúp xử lí dữ liệu đơn giản

làm giảm độ phức tạp dữ liệu

Trong quy trình Khoa học dữ liệu, so với các công cụ khác, máy tính đóng vai trò

cung cáp khả năng tính toán, lưu trữ và tự động hóa dữ liệu

giúp phân tích dữ liệu thông qua các phương pháp thủ công

thực hiện công viẹc thay thế hoàn toàn các nhà khoa học dữ liệu

giúp sao lưu dữ liệu và không tham gia vào các bước phân tích

Trong Khoa học dữ liệu, so với viẹc phân tích dữ liệu thủ công, viẹc trực quan hóa dữ liệu bằng máy tính có ưu điểm là

giúp các nhà khoa học dẽ dàng hiêu và trı̀nh bày các phát hiện

giúp vẽ biêu đô đơn giản, không thể tạo ra các báo cáo hiệu quả

chỉ làm cho dữ liệu phức tạp thêm mà không hỗ trợ phân tích

giúp vẽ đô thị, không thể áp dụng cho dữ liệu lớn hoặc phức tạp

Lí do việc tự động hóa trong Khoa học dữ liệu lại quan trọng hơn việc xử lý thủ công là

giảm thiểu sai sót và tiết kiệm thời gian.

thực hiện các tác vụ thủ công nhanh hơn.

tăng cường hiệu quả làm việc của nhân sự.

tự động hóa làm dữ liệu phức tạp, khó hiểu.

So với máy tính cá nhân thông thường, Dự án hệ gene người cần máy tính mạnh và hệ thống siêu máy tính là vì

dữ liệu cần xử lý có quy mô quá lớn và phức tạp.

máy tính cá nhân có đủ khả năng xử lý tất cả dữ liệu.

máy tính cá nhân không thể phân tích dữ liệu di truyền.

máy tính cá nhân đủ mạnh để giải mã hệ gene người.

lần 3

12th Grade

•

60 Qs

Similar activities

ระบบเครือข่าย

12th Grade

•

60 Qs

Preparing for MTA Certification

KG - University

•

60 Qs

python concepts class 11

11th - 12th Grade

•

60 Qs

Python Pandas 1 by RK

12th Grade

•

62 Qs

Intro to Control Systems and Sensors

9th - 12th Grade

•

65 Qs

LATIHAN SOAL PAS

7th Grade - University

•

60 Qs

Perangkat, Jenis & Topologi Jaringan

12th Grade

•

55 Qs

Định dạng văn bản _MOS Word

12th Grade

•

60 Qs

lần 3

Quiz

•

Computers

•

12th Grade

•

Practice Problem

•

Easy

Quỳnh Như

Used 1+ times

FREE Resource

60 questions

Show all answers

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Trong việc lọc thư rác, học máy có vai trò

lọc thư rác mà không yêu cáu bát kỳ vı́ dụ dữ liệu huân luyện nào.

xây dựng mô hı̀nh phân loại thư dựa trên các đặc điểm dữ liệu.

lọc thư rác báng cách áp dụng phương pháp thủ công cho từng thư.

phân tı́ch email dựa trên nội dung mà không sử dụng dữ liệu lịch sử.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Trong học máy, lı́ do cán chia dữ liệu học máy thành dữ liệu huân luyện và dữ liệu kiêm thử là để giúp

tăng thời gian huân luyện và giảm hiệu quả mô hı̀nh.

giảm độ chı́nh xác của mô hı̀nh khi dự đoán dữ liệu mới.

đánh giá hiệu suát của mô hı̀nh trên dữ liệu chưa thây.

giảm thiêu sự phức tạp của quá trı̀nh huân luyện.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Trong học máy, học có giám sát sử dụng dữ liệu

không có nhãn.

đã được gán nhãn.

chưa được chuản bị.

không cán phân loại.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Ứng dụng của học máy trong chân đoán bệnh là

phát hiện bệnh mà không cán các mô hı̀nh phân tı́ch dữ liệu.

dự báo tı̀nh trạng sức khoẻ và đề xuất phương án điêu trị.

chân đoán bệnh mà không cán thông tin từ xét nghiệm y té.

dự đoán bệnh mà không cán thu thập dữ liệu sức khỏe.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Dữ liệu huân luyện trong học máy chủ yêu có mục đı́ch là để

đánh giá mô hı̀nh sau khi huân luyện.

dạy cho máy tı́nh cách phân loại dữ liệu.

kiêm tra độ mạnh của mô hı̀nh học máy.

xác định lọi của mô hı̀nh khi huân luyện.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Học không giám sát trong học máy có đặc điểm là

sử dụng dữ liệu đã được gán nhãn.

không có sự giám sát từ bên ngoài.

dữ liệu không được phân loại trước.

phân nhóm dữ liệu dựa trên mói quan hệ.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Học máy có vai trò quan trọng trong các ứng dụng mà dữ liệu thay đổi theo thời gian vì học máy

giúp tự động cập nhật mô hình khi dữ liệu thay đổi.

không có khả năng học từ dữ liệu thay đổi liên tục.

không thể thích ứng với dữ liệu thay đổi theo thời gian.

chỉ hiệu quả khi dữ liệu không biến động theo thời gian.

Access all questions and much more by creating a free account

Create resources

Host any resource

Get auto-graded reports

Continue with Google

Continue with Email

Continue with Classlink

Continue with Clever

or continue with

Microsoft

Apple

Others

Already have an account?

Similar Resources on Wayground

63 questions

Advanced 6-9

Quiz

•

8th Grade - University

58 questions

Chúc mừng sinh nhật🎂

Quiz

•

12th Grade

62 questions

Lý thuyết chương 4: Dao động điện từ

Quiz

•

9th - 12th Grade

60 questions

Quantum Algorithms Quiz

Quiz

•

12th Grade

59 questions

CHỦ ĐỀ 2: MẠNG MÁY TÍNH VÀ INTERNET

Quiz

•

12th Grade

65 questions

Ôn tập khối 10

Quiz

•

12th Grade

59 questions

SQL DML e DDL

Quiz

•

2nd Grade - Professio...

60 questions

Физика

Quiz

•

12th Grade

Popular Resources on Wayground

15 questions

Fractions on a Number Line

Quiz

•

3rd Grade

20 questions

Equivalent Fractions

Quiz

•

3rd Grade

25 questions

Multiplication Facts

Quiz

•

5th Grade

$fractions$

22 questions

fractions

Quiz

•

3rd Grade

20 questions

Main Idea and Details

Quiz

•

5th Grade

20 questions

Context Clues

Quiz

•

6th Grade

15 questions

Equivalent Fractions

Quiz

•

4th Grade

20 questions

Figurative Language Review

Quiz

•

6th Grade

Discover more resources for Computers

18 questions

[AP CSP] JavaScript Programming Lesson 2025-2026

Lesson

•

9th - 12th Grade