Tin AI

Học máy là gì?

• Là một tập con của trí tuệ nhân tạo, liên quan đến lĩnh vực nghiên cứu nhằm giúp máy tính có khả năng tự động học bằng cách cung cấp dữ liệu cho nó mà không cần lập trình cụ thể.

• Là một phương pháp lập trình máy tính chỉ dựa vào các thuật toán cố định.

• Là một lĩnh vực nghiên cứu về phần cứng máy tính.

• Là một kỹ thuật thiết kế giao diện người dùng cho phần mềm.

Học tăng cường là gì?

• Học thông qua tương tác với môi trường để tối đa hóa phần thưởng.

• Học thông qua ghi nhớ dữ liệu đầu vào.

• Học bằng cách phân tích các mẫu dữ liệu có sẵn.

• Học dựa trên việc lặp lại các bài kiểm tra giống nhau.

Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) mô phỏng theo cấu trúc nào của con người?

• Hệ thần kinh

• Hệ tiêu hóa

• Hệ tuần hoàn

• Bộ xương

Học máy bán giám sát là gì?

• Học từ cả dữ liệu có nhãn và không nhãn

• Chỉ dùng dữ liệu không nhãn

• Không có thuật toán cụ thể

• Học bằng cách thử và sai

Điều gì khiến học máy bán giám sát khác học máy có giám sát?

• Không cần dữ liệu

• Sử dụng ít dữ liệu có nhãn và nhiều dữ liệu không nhãn

• Chỉ dùng dữ liệu không nhãn

• Không có thuật toán cụ

Lợi ích chính của học bán giám sát là gì?

• Không cần tính toán nhiều

• Không cần dữ liệu

• Tận dụng dữ liệu không nhãn để tăng hiệu suất mà không tốn nhiều chi phí gắn nhãn

• Dễ thực hiện hơn học không giám

Để thực hiện học máy không giám sát cần gì?

• Dữ liệu chưa được gán nhãn.

• Dữ liệu đã được gán nhãn.

• Chỉ cần thuật toán giám sát.

• Không cần dữ liệu.

Dữ liệu không được gắn nhãn trong học bán giám sát có vai trò gì?

• Giúp cải thiện mô hình bằng cách học cấu trúc phân bố.

• Được sử dụng để kiểm tra mô hình sau khi huấn luyện.

• Chỉ dùng để loại bỏ dữ liệu nhiễu.

• Không có vai trò gì trong quá trình học.

Học bán giám sát thường được sử dụng trong lĩnh vực nào?

• Nhận dạng hình ảnh, nhận dạng giọng nói.

• Kế toán tài chính, kiểm toán.

• Nấu ăn, pha chế đồ uống.

• Du lịch, lữ hành.

Kỹ thuật nào sau đây phổ biến trong học bán giám sát?

• Self-training.

• Dropout.

• Bagging.

• Gradient Descent.