T1211

Phương án nào sau đây thê hiện mục tiêu chính của Học máy?

• Giúp máy tính thực hiện các nhiệm vụ đê hỗ trợ công việc của con người trong nhiều lĩnh vực.

• Giúp con người học hỏi nhanh hơn và hiệu quả hơn trong lĩnh vực khoa học.
  

• Xây dựng phân cứng máy tính có tốc độ cao hơn.

• Tạo ra phân mềm giải trí như trò chơi điện tử.

Học máy là lĩnh vực nghiên cứu và phát triên các

• thuật toán và mô hình cho phép máy tính có khả năng học từ dữ liệu đê giải quyêt vấn đề.

• tập dữ liệu lớn và thuật toán cho phép máy tính có khả năng phát triên các mô hình
  đê giải quyêt các vấn đề quen thuộc.
  

• thuật toán và mô hình cho phép máy tính có khả năng khai thác thông tin mới đê phát triển kho dữ liệu đã có

• thuật toán và mô hình cho phép máy tính có khả năng phát triên các mô hình đê giải quyết các vấn đề quen thuộc.

Phương án nào sau đây KHÔNG phải một nhiệm vụ của Học máy?

• Dự đoán kêt quả dựa trên dữ liệu hiện tại

• Phân loại các đối tượng vào các lớp khác nhau.

• Phân tích xu hướng tiêu dùng, diễn biên thị trường.

• Mở rộng kêt nối không dây.

Dữ liệu tập huấn trong Học máy mô tả điều gì?

• Các thuật toán dùng đê xây dựng mô hình học máy.

• Các lỗi mô hình có thê gặp trong thực tê

• Các đối tượng trong thê giới thực thông qua các thuộc tính đặc trưng của đối tượng.

• Kêt quả cuối cùng của mô hình sau khi kiêm tra.

Bước đâu tiên trong quy trình Học máy là gì?

• Huấn luyện mô hình.

• Thu thập dữ liệu.

• Đánh giá mô hình.

• Triên khai mô hình.

Quy trình học máy có thê mô tả theo đúng thứ tự nào sau đây?

• Xây dựng mô hình → Thu thập dữ liệu → Đánh giá mô hình → Triên khai mô hình
  → Chuẩn bị dữ liệu.
  

• Chuẩn bị dữ liệu → Thu thập dữ liệu → Đánh giá mô hình → Xây dựng mô hình →
  Kiêm tra mô hình.
  

• Đánh giá mô hình → Xây dựng mô hình → Thu thập dữ liệu → Chuẩn bị dữ liệu →
  Triên khai mô hình.
  

• Thu thập dữ liệu → Chuẩn bị dữ liệu → Xây dựng mô hình → Đánh giá mô hình →
  Triên khai mô hình.
  

Dữ liệu huấn luyện trong học máy là gì?

• Dữ liệu đê kiêm tra mô hình

• Dữ liệu dùng đê huấn luyện mô hình.

• Dữ liệu không liên quan đên mô hình

• Dữ liệu bị loại bỏ.

"Xây dựng mô hình" trong quy trình học máy là thực hiện công việc gì?

• Kiêm tra độ chính xác của dữ liệu đâu vào.
  

• Chọn thuật toán học máy và huấn luyện mô hình với dữ liệu đã chuẩn bị phù hợp với bài toán.

• Lựa chọn phân mềm đê triên khai mô hình.

• Tìm kiêm dữ liệu từ Internet.

Học có giám sát là gì?

• Học với dữ liệu không gắn nhãn
  

• Học với dữ liệu đã được gắn nhãn
  

• Học theo phương pháp dự đoán ngẫu nhiên
  

• Học dựa trên thử - sai.
  

Học máy giúp phân loại thư rác bằng cách:

• Chặn tất cả các email không có tiêu đề.
  

• Dựa vào danh sách người gửi cố định.
  

• Học từ các email đã được gắn nhãn là “spam” hoặc “không spam” đê dự đoán
  

• Xóa toàn bộ email có file đính kèm.