Kiến thức về Trí tuệ Nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?

• Hệ thống cơ học không thông minh

• Khả năng máy tính học theo cách con người

• Ngôn ngữ lập trình

• Hệ điều hành tự động

Một ví dụ về AI là gì?

• Máy in

• Máy hút bụi thông minh

• Máy tính bỏ túi

• USB

Machine Learning (ML) là gì?

• Lập trình thủ công

• Thuật toán tự động hóa

• Máy học từ dữ liệu

• Phân tích thống kê

Trong học máy, "tập huấn luyện" là gì?

• Tập dữ liệu để kiểm tra

• Tập dữ liệu đầu vào để huấn luyện mô hình

• Tập dữ liệu mẫu nhỏ

• Không phải dữ liệu thật

Trong học máy, "mô hình" là gì?

• Một dạng thiết kế

• Công cụ xử lý văn bản

• Kết quả học được từ dữ liệu

• Tệp mã nguồn

Mô hình học máy nào được dùng để phân loại?

• Hồi quy tuyến tính

• Hồi quy logistic

• K-means

• PCA

Hồi quy tuyến tính được dùng để:

• Phân loại hình ảnh

• Phân loại văn bản

• Dự đoán giá trị liên tục

• Gắn nhãn dữ liệu

Quá khớp (overfitting) là gì?

• Mô hình học tốt trên dữ liệu mới

• Mô hình quá đơn giản

• Mô hình học quá kỹ tập huấn luyện, kém hiệu quả khi kiểm tra

• Mô hình học không đủ dữ liệu

Underfitting xảy ra khi:

• Mô hình quá phức tạp

• Mô hình không học được xu hướng dữ liệu

• Mô hình học quá kỹ

• Dữ liệu quá rõ ràng

Dữ liệu "gắn nhãn" là gì?

• Dữ liệu không có thông tin đầu ra

• Dữ liệu được dán mã hóa

• Dữ liệu có thông tin đầu ra rõ ràng

• Dữ liệu được mã hóa