NEW
Font size
WorksheetsMAI AI
Total questions: 36
Worksheet time: 18mins
trí tuệ nhân tạo là gì
làm cho cỗ máy thông minh
trực quan máy
cỗ máy bắt chước ng
học máy
nhà khoa học dữ liệu là
nhà toán học, ng tthoongs kê số liệu, lập trình viên phần mềm
máy tính bàn
đầu ra của chương trình học máy
loại vấn đề phổ bién trong học máy
trực quan hoá dữ liệu là
làm thay đổi tính năng
làm chuyển sang tính năng khác
nêu đồ hoạ thông tin và dữ liệu
biễu diên đồ hoạ thông tin và dữ liệu
học máy là
học sâu
học trí tuệ nhân bản
quá trình khai hoá tri thức để thực hiện chức năng thông minh
quá trình biến đổi số dữ liệu
học máy là
gốc của tí tuệ nhân tạo
tập hợp con của trí tuệ nhân tạo
tập hợp con của trí tuệ nt, là 1 phần của ttnt
là tập hợp các trí tuệc nt với nhau
học máy để
dự đoán, làm sạch dữ liệu, trực quan hoá dữ liệu
đánh giá sai sót, khắc phục
chuyển đổi số hoá
dự đoán dữ liệu tương lai và phát triển số
đầu ra của chương trình học máy là
thuật toán học máy
sự chính xác
mô hình học máy
chương trình hoá học sâu
loại vấn đề phổ biến trong học máy là
qui định hồi tuyến
2 vấn đề chính
phân tích hồi qui
phân cụm, hồi qui, phân loại
kĩ thuật học máy có mấy loại
5
7
3
1
dữ liệu là
thông tin cao cấp của dịch vụ
số liệu thống kế của ttnt
số dữ liệu của trực quan hoá
thông tin cơ bản mô tả sự vật hiện tượng
mấy nhóm dữ liệu
3
2
6
5
thu thập dữ liệu đại diện cho dữ liệu quần thể là
lấy dữ liệu mẫu
lấy dữ liệu có sẵn
dữ liệu lưu trữ trong trực quan
tạo dữ liệu số
chuyển đổi số là gì
chuyển đổi tính năng công nghệ
phát triển dữ liệu theo số thống kê
sử dụng dữ liệu công nghệ số để nâng cao chất lượng
sử dụng công nghệ dựa vào số dữ liệu trực quan hoá
khai phá dữ liệu (data minning) là
khai phá thông tin mật từ các dữ liệu lớn
tìm thông tin cơ bản của trí tuệ nt
quá trinh tìm số trong các dữ liệu có sẵn
quá trình tìm kiém thông tin có giá trị từ các cơ sở dữ liệu lớn
độ lẹch chuẩn là
trung bình cộng của độ lệch khỏi giá trị tb
trung bình của các giá trị số
tổng các giá trị của một dữ liệu
phần dư của một tổng các giá trị
hệ số tương quan trong phân tích dữ liệu là
đo lường giá trị của các số
só sánh giá trị giữa các biến có sẵn
thước đo mqh tuyến tính giữa 2 biến số
thước đo độ lệch chuẩn của các biến
robot thông minh sẽ
sắp xếp hành động theo mục đích có cảm biến và hiệu ứng
sắp xếp các dữ liệu một cách kh
sấp xếp số thống kê có mục đích
có cảm ứng, hiệu ứng cho mọi phân tích dữ liệu hoá
hồi qui logistic là
giới hạn hàm chi phí khoảng 1 đến 0
giới hạn hàm chi phí khoảng 0 đến dương vô cùng
giới hạn hàm chi phí khoảng 0 đến âm vô cùng
giới hạn chi phí từ -1 đến 1
mô hình phân loại
dự đoán các biến số rõ ràng
dự đoán sự thay đổi các giá trị
dự đoán các giá trị rời rạc, dữ liệu dự đoán kh theo
dự đoán các giá trị theo một dữ liệu nhất định
mô hinh hồi qui
dự đoán giá trị liên tục dữ liệu dự đoán đặt hàng
dự đoán dữ liệu đặt hàng bị gián đoạn
dữ liệu giá trị ngắt quãng dữ liệu dự đoán đặt hàng
dự đoán dữ liệu giá trị đặt hàng không liên tục
hàm loss
1 độ đo hiệu quả chính xác của mô hình học sâu
2 độ đo hiệu quả gần đúng của mô hình học máy
-1 độ đó hiệu quả gần đúng của mô hình học sâu
1 độ đo hiệu quả chính xác của mô hình học máy
tính đạo hàm của hàm loss theo các tham số của mô hình để
thay đổi các giá trị cũ của mô hình
thay đổi các tham số của mô hình
biến đổi các số liệu của mô hình
biến đổi các giá trị mới của mô hình
hàm loss càng nhỏ thì
mô hình càng tăng số dl
mô hình càng phù hợp với dữ liệu
mô hình càng tách biệt với giá trị dl
mô hình càng khớp với biến số hoá dl
hàm loss cho biết gì
sự phàu hợp của mô hình fhojc máy trong trải nghiệm siêu vi
sự phù hợp của mô hình học sâu với các tính năng cài sẵn
sự phù hợp của mô hình học máy với các quan sát thực tế
sự phù hợp của mô hình học máy trong thử nghiệm khoa học
trong thuật toán giảm độ dốc ta phải thay đổi các tham số của mô hình như nào
thay đổi tham số của mô hình sao cho giá trị hàm loss giảm
thay đổi tham số của mô hình sao cho hàm loss không đổi
thay đổi tham số của rmoo hình sao cho hàm loss tăng
thay đổi tham số của mô hình sao cho hàm loss bằng 2
mục tiêu chính của thuật toán giảm độ dốc trong học máy là
biến đổi tham số mô hình nhưng thay đổi biến số của dữ liệu
biến đổi giá trị của mô hình học sâu để mô hình hoạt động tốt
biến đổi tham số của mô hình để mô hình hoạt động tốt
biến đổi tham số của mô hình để làm thay đổi các giá trị
network là biểu đồ
cột thanh
thanh biểu đồ
mạng xh
mạng lưới
scatter plot là biểu đồ
phân hoá
phân tán
tập trung
phân chia mạng lưới
stream graph là biểu đồ
thẳng
ngang
chéo
dòng
một biểu đồ hữu ích để biểu thị nhiều biến là
bar line
tập trung
phân tán
stream graph
biểu đồ hữu ích trong việc so sánh
dòng
cột
thanh
cột và thanh
biểu đồ để biết mqh 2 biến
scatter plot
line bar
cột và dòng
thanh và phân tán
biểu đồ hộp
kĩ thuậ trực quan hoá để so sánh và đánh giá các biến
kĩ thuật trực quan để làm rõ biến số và dữ liệu sạch
kĩ thuật trực quan hoá để iểu thị giá trị tb, độ lẹch, thống kê
kic thuật trực quan hoá để hiển thị độ lệch tb
biểu đồ đường
tương tự biểu đồ phân tán nhưng sử dụng 1 đường liên kết
tương tự biểu đồ cột nhưng sd 1 đường liên kết
tương tự biểu đồ dọc nhưng sd 2 đường phân tán
tương tự biểu đồ phân tán nhưng không sd liên kết
vấn đề phổ biến nhất khi sd machine learning là
chất lượng dữ liệu kém
cơ sở hạ tầng không đủ
thiếu nguồn lực có kĩ năng
số liệu thu thập không rõ ràng
dữ liệu thô chỉ nên xử lí 1 lần
sai
đúng
2 lần
không thể nói
