Câu hỏi về Dự án Học Máy

Trong một dự án học máy, đặc trưng (feature) là gì?

• Là kết quả dự đoán của mô hình

• Là công cụ vẽ biểu đồ dữ liệu

• Là thông tin mô tả cho dữ liệu đầu vào giúp mô hình học

• Là loại thư viện dùng để xử lý ảnh

Một trong các bước đầu tiên khi thực hiện một dự án học máy là gì?

• Tối ưu tham số của mô hình

• Xác định vấn đề và phát biểu bài toán

• Sử dụng GPU để tăng tốc độ

• Triển khai lên server

Trong giai đoạn chọn đặc trưng (feature selection), mục tiêu chính là gì?

• Loại bỏ các mô hình không cần thiết

• Loại bỏ dữ liệu thiếu nhãn

• Giảm số chiều của dữ liệu và giữ lại các đặc trưng quan trọng nhất

• Thêm càng nhiều đặc trưng càng tốt

Một dự án học máy chính sẽ kết thúc bằng bước nào?

• Tìm hiểu thư viện mới

• Tiền xử lý dữ liệu

• Thu thập dữ liệu

• Triển khai mô hình vào thực tế

Giai đoạn nào của quy trình học máy thường sử dụng các kỹ thuật như xử lý giá trị thiếu, phát hiện ngoại lệ?

• Triển khai mô hình

• Làm sạch dữ liệu

• Đánh giá mô hình

• Lựa chọn mô hình

Chọn 2 bước thường xuất hiện trong quy trình một dự án học máy:

• Cài đặt hệ điều hành

• Thu thập và làm sạch dữ liệu

• Phát biểu bài toán và chọn mô hình học

• Dịch dữ liệu sang XML

Trong một mô hình học máy, tham số (parameter) là gì?

• Là đầu ra dự đoán của mô hình

• Là dữ liệu được mô hình sinh ra ngẫu nhiên

• Là giá trị được mô hình học được từ dữ liệu huấn luyện

• Là cách chia dữ liệu thành train/test

Tham số của mô hình học máy thường được cập nhật trong quá trình:

• Thu thập dữ liệu

• Triển khai mô hình

• Huấn luyện mô hình

• Dự đoán dữ liệu mới

Những yếu tố nào dưới đây được xem là siêu tham số (hyperparameters) chứ không phải là tham số học được từ dữ liệu? Sinh viên chọn 3 phương án đúng nhất

• A. Learning rate

• B. Số lượng epoch

• C. Trọng số w

• D. Số cây trong Random Forest

Tác hại của overfitting bao gồm: Sinh viên chọn 3 phương án đúng nhất

• A. Mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu train nhưng kém trên test

• B. Dễ gây ra lỗi dự đoán khi triển khai thực tế

• C. Tăng tốc độ huấn luyện

• D. Làm mô hình quá phức tạp