wayground logo

Free Printable Worksheets

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

Câu hỏi về Học máy

Total questions: 165

Worksheet time: 2hrs 20mins

Name
Class
Date
1.

Loại hình nào dưới đây KHÔNG là một phương pháp học trong AI?

a)

Học tăng cường

b)

Học có giám sát

c)

Học không giám sát

d)

Học chủ động

2.

Sự khác nhau giữa học có giám sát và học không giám sát?

a)

Tập dữ liệu đầu vào của học có giám sát không gán nhãn trong khi tập dữ liệu đầu vào của học không có giám sát sẽ được gán nhãn

b)

Tập dữ liệu đầu vào của học có giám sát có gán nhãn trong khi tập dữ liệu đầu vào của học không có giám sát sẽ không được gán nhãn

c)

Cả hai đáp án trên đều đúng

d)

Cả hai đáp án trên đều sai

3.

Yếu tố nào dưới đây có thể là biến dự báo của mô hình học máy dự báo thị trường chứng khoán?

a)

Điều kiện giao thông

b)

Giá dầu mỏ

c)

Điều kiện thời tiết

d)

Tất cả các đáp án trên

4.

Phát biểu nào dưới đây đúng khi nói về giải thuật k-NN?

a)

Được sử dụng trong bài toán phân lớp

b)

Được sử dụng trong cả bài toán hồi quy và bài toán phân lớp

c)

Được sử dụng trong bài toán hồi quy

d)

Được sử dụng trong bài toán tối ưu

5.

Kỹ thuật máy học dùng trong cây quyết định được gọi là gì?

a)

Học theo cây quyết định

b)

Là học theo cấu trúc phân cấp

c)

Là xây dựng các tập luật

d)

Tất cả đều sai

6.

Tập dữ liệu dùng để cho máy tính học được gọi là gì?

a)

Tập dữ liệu kiểm tra

b)

Tập dữ liệu thẩm định

c)

Tập dữ liệu huấn luyện

d)

Tập dữ liệu đầu vào

7.

Trong bài toán nhận dạng chữ viết tay, tập các ảnh chữ viết tay, trong đó mỗi ảnh được gắn với một định danh của một từ được gọi là gì?

a)

Một công việc

b)

Một tập kinh nghiệm

c)

Một tập tiêu chí đánh giá hiệu năng

d)

Một tập dữ liệu đầu ra

8.

Tiếp thị mục tiêu, Hệ thống được đề xuất và Phân khúc khách hàng là những ứng dụng trong bài toán ?

a)

Phân lớp

b)

Phân nhóm

c)

Hồi quy

d)

Học tăng cường

9.

Hệ thống đề xuất phim là một ví dụ về ?

a)

Phân lớp và Phân cụm.

b)

Phân cụm.

c)

Phân cụm và Học tăng cường.

d)

Phân lớp và Học tăng cường.

10.

Điều nào đúng khi nói về phân cụm với K-Means?

4 lines
11.

Hệ thống đề xuất phim là một ví dụ về ?

a)

Phân lớp và Phân cụm.

b)

Phân cụm.

c)

Phân cụm và Học tăng cường.

d)

Phân lớp và Học tăng cường.

12.

Điều nào đúng khi nói về phân cụm với K-Means?

a)

K-means rất nhạy cảm khi khởi tạo tâm các cụm ban đầu

b)

Khởi tạo không tốt có thể ảnh hưởng đến tốc độ hội tụ

c)

Khởi tạo không tốt có thể dẫn đến phân cụm tổng thể không tốt

d)

1, 2 và 3

13.

Cách học sử dụng lượng lớn dữ liệu được gọi là?

a)

Học sâu

b)

Trí tuệ nhân tạo

c)

Học máy

d)

Tất cả các đáp án trên.

14.

Tại sao cần dữ liệu thẩm định khi xây dựng mô hình học máy?

a)

Để mô hình có thể học từ dữ liệu

b)

Để xác định độ tin cậy của mô hình

c)

Để cung cấp dữ liệu cho thuật toán

d)

Để sử dụng mô hình học máy

15.

Các bài toán nào dưới đây có thể giải sử dụng phương pháp học máy?

a)

Dự đoán kết quả khi tung đồng xu

b)

Dự đoán kết quả sổ số

c)

Dự đoán kết quả bóng đá

d)

Dự đoán số viên bi trong một hộp kín

16.

Sản phẩm của quá trình học trong học máy là gì?

a)

Độ chính xác

b)

Thuật toán học máy

c)

Kết quả dự báo

d)

Mô hình học máy

17.

Trong phương pháp SVM, có thể tồn tại bao nhiêu mặt siêu phẳng phân tách?

a)

1

b)

Vô số

c)

3

d)

10

18.

Để nhận dạng xe hơi theo thương hiệu, đặc trưng nào có thể được dùng như một biến dự báo?

a)

Chiều dài

b)

Dung tích xi-lanh

c)

Logo

d)

Chiều rộng

19.

Phương pháp nào dưới đây sử dụng mô hình học có giám sát?

a)

Lựa chọn ngẫu nhiên

b)

Kết hợp

c)

Tìm kiếm

d)

Phân loại

20.

Giải thuật heuristic thường thể hiện?

a)

Không tự nhiên, khó gần gũi với cách suy nghĩ và hành động của con người.

b)

Khá tự nhiên, gần gũi với cách suy nghĩ và hành động của con người.

c)

Không tự nhiên, khó gần gũi với cách suy nghĩ và hành động của máy tính.

d)

Khá tự nhiên, gần gũi với cách suy nghĩ và hành động của máy tính.

21.

Phương pháp hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic khác nhau ở điểm nào?

4 lines
22.

Phương pháp hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic khác nhau ở điểm nào?

a)

Hồi quy logistic là học có giám sát, hồi quy tuyến tính là học không giám sát

b)

Hồi quy tuyến tính dùng trong dự báo, hồi quy logistic dùng trong phân lớp

c)

Hồi quy tuyến tính dùng trong phân lớp, hồi quy logistic dùng trong dự báo

d)

Về cơ bản là giống nhau

23.

Trong giải thuật phân cụm k-Means, tập dữ liệu được phân loại thành bao nhiêu cụm?

a)

Hai cụm

b)

k cụm

c)

Nhiều hơn hai cụm

d)

Nhiều hơn k cụm

24.

Khoảng cách sử dụng trong phương pháp K-NN có đặc điểm gì?

a)

Là độ lớn của dữ liệu

b)

Là khoảng cách vật lý giữa hai quan sát trong dữ liệu

c)

Mô tả sự giống nhau giữa hai quan sát trong dữ liệu

d)

Là tổng chiều dài của tập dữ liệu

25.

Bài toán nào thì có thể sử dụng phương pháp học dựa trên KNN?

a)

Bài toán phân lớp, bài toán nhận dạng ảnh và bài toán dự đoán/hồi quy

b)

Bài toán phân lớp và bài toán nhận dạng ảnh

c)

Bài toán nhận dạng ảnh và bài toán dự đoán/ hồi quy

d)

Bài toán phân lớp và bài toán dự đoán/ hồi quy

26.

Phương pháp học tập trong đó dữ liệu huấn luyện chứa một lượng nhỏ dữ liệu được gắn nhãn và một lượng lớn dữ liệu không được gắn nhãn được gọi là?

a)

Học nửa không giám sát

b)

Học có giám sát

c)

Học không có giám sát

d)

Học tăng cường

27.

Thuộc tính nên được chọn là thuộc tính kiểm tra trong học cây quyết định là:

a)

Thuộc tính có giá trị Information Gain trung bình

b)

Thuộc tính có giá trị Information gain thấp nhất

c)

Thuộc tính có giá trị Information Gain bằng 0

d)

Thuộc tính có giá trị Information gain cao nhất

28.

Điều nào dưới đây KHÔNG đúng về học máy?

a)

Mô hình học máy có thể được học liên tục

b)

Học máy xác định các quy luật, hành vi bằng cách so sánh những tập dữ liệu lớn để tìm ra các xu hướng chung

c)

Sử dụng

29.

Điều nào dưới đây KHÔNG đúng về học máy?

a)

Mô hình học máy có thể được học liên tục

b)

Học máy xác định các quy luật, hành vi bằng cách so sánh những tập dữ liệu lớn để tìm ra các xu hướng chung

c)

Sử dụng dữ liệu và các kết quả quan sát để xây dựng mô hình học máy

d)

Sử dụng dữ liệu và các luật như làm dữ liệu đầu vào và dùng các dữ liệu này để xây dựng thuật toán cho ra kết quả

30.

Học có giám sát gồm những loại bài toán nào?

a)

Phân lớp

b)

Phân lớp và Hồi quy

c)

Hồi quy

d)

Phân nhóm

31.

Một mô hình học máy dùng để xác định chữ viết tay, hình ảnh, âm thanh, hoặc video cụ thể nào đó thuộc lớp bài toán nào trong học máy?

a)

Bài toán phân lớp

b)

Bài toán nhận dạng

c)

Bài toán dự báo

d)

Không có đáp án đúng

32.

Phương pháp học hồi quy tuyến tính là học vector trọng số để

a)

Tối thiểu hóa hàm đánh giá lỗi của hệ thống trong giai đoạn huấn luyện

b)

Tối đa hóa hàm đánh giá lỗi của hệ thống trong giai đoạn huấn luyện

c)

Tối đa hóa hàm đánh giá lỗi của hệ thống trong giai đoạn kiểm thử

d)

Tối thiểu hóa hàm đánh giá lỗi của hệ thống trong giai đoạn kiểm thử

33.

k đề cập đến điều gì trong thuật toán phân cụm k-means ?

a)

Giá trị cố định

b)

Độ phức tạp của thuật toán

c)

Số cụm

d)

Số lần lặp

34.

Overfitting là gì?

a)

Là một vấn đề hiếm gặp trong học máy và không có ảnh hưởng nhiều tới độ chính xác của các kỹ thuật học máy.

b)

Là một vấn đề hiếm gặp trong học máy và có ảnh hưởng nhiều tới độ chính xác của các kỹ thuật học máy.

c)

Là một vấn đề thường gặp trong học máy và không ảnh hưởng nhiều tới độ chính xác của các kỹ thuật học máy.

d)

Là một vấn đề thường gặp trong học máy và có ảnh hưởng nhiều tới độ chính xác của các kỹ thuật học máy.

35.

Phát biểu nào dưới đây là đúng về phương pháp K-NN?

a)

K-NN dùng để nhận dạng, phân loại mẫu dựa trên đặc điểm của K mẫu giống mẫu đang xét nhất

b)

K-NN là phương pháp học tăng cường

c)

K-NN d

36.

Phát biểu nào dưới đây là đúng về phương pháp K-NN?

a)

K-NN dùng để nhận dạng, phân loại mẫu dựa trên đặc điểm của K mẫu giống mẫu đang xét nhất

b)

K-NN là phương pháp học tăng cường

c)

K-NN dùng để tách một tập dữ liệu thành K-nhóm có đặc điểm tương đồng

d)

Không có đáp án đúng

37.

Câu nào dưới đây mô tả chính xác nhất về hàm lỗi?

a)

Là độ lệch trung bình giữa kết quả dự báo và giá trị quan sát trên tập dữ liệu huấn luyện

b)

Là sai số dự báo của mô hình học máy

c)

Là độ lệch giữa dự liệu dự báo và dữ liệu huấn luyện

d)

Là sai số trung bình giữa kết quả dự báo và giá trị quan sát trên tập dữ liệu thẩm định

38.

Khẳng định nào dưới đây là một đặc trưng của phương pháp học có giám sát?

a)

Là phương pháp thử các giải pháp được xây dựng trong khuôn khổ các ràng buộc nhằm cải thiện kết quả tìm kiếm.

b)

Là phương pháp dựa trên việc cung cấp thuật toán học máy cùng với tập các quy luật, ràng buộc và để mô hình tự học và tìm ra mục tiêu

c)

Dựa trên các dự liệu thuật toán học máy có dán nhãn. Càng nhiều dữ liệu, thuật toán càng chính xác khi phân loại dữ liệu mới

d)

Dựa trên các dữ liệu thuật toán học máy không dán nhãn và để mô hình suy diễn số lượng

39.

Tập đầu vào của một bài toán phân cụm là:

a)

Tập dữ liệu có nhãn

b)

Tập dữ liệu không có nhãn

c)

Tập dữ liệu bất kỳ

d)

Tập dữ liệu rời rạc

40.

Phương pháp nào dưới đây là học không có có giám sát?

a)

Phân cụm

b)

Phân loại

c)

Tìm kiếm

d)

Tất cả đều sai

41.

Trong phương pháp SVM, một mặt siêu phẳng phân tách tối thiểu hóa giới hạn lỗi (phân lớp) mắc phải gọi là

a)

Mặt siêu phẳng có lề cực đại

b)

Mặt siêu phẳng có lề cực tiểu

c)

Mặt siêu phẳng có lề bằng 0

d)

Mặt siêu phẳng có lề khác 0

42.

Trong phương pháp KNN, đối với bài toán phân lớp có 2 lớp, k thường được chọn là:

a)

2

b)

1

c)

Số chẵn

d)

Số lẻ

43.

Trong cây quyết định thì mỗi nút lá đại diện cho:

a)

Giá trị dự đoán

b)

Giá

44.

Trong phương pháp KNN, đối với bài toán phân lớp có 2 lớp, k thường được chọn là:

a)

2

b)

1

c)

Số chẵn

d)

Số lẻ

45.

Trong cây quyết định thì mỗi nút lá đại diện cho:

a)

Giá trị dự đoán

b)

Giá trị của các biến được biểu diễn bởi đường đi từ gốc tới nút lá đó

c)

Giá trị dự đoán của biến mục tiêu cho trước các giá trị của các biến được biểu diễn bởi đường đi từ gốc tới nút lá đó

d)

Các biến được biểu diễn bởi đường đi từ gốc tới nút lá đó

46.

Ví dụ nào dưới đây là phương pháp học không giám sát?

a)

Giải pháp nhận dạng con người trên xe tự lái

b)

Giải pháp nhận dạng và đếm số cây chuối trên đồi dựa vào hình ảnh vệ tinh

c)

Giải pháp tính thời lượng kiểm soát bóng của mỗi đội bóng trong một trận đấu

d)

Tất cả các ví dụ trên

47.

Sau khi một mô hình học máy hoàn thành quá trình học. Để kiểm tra độ chính xác của mô hình, chúng ta thường:

a)

Cho mô hình tiếp tục học

b)

Đánh giá mô hình bằng dữ liệu thẩm định

c)

Điều chỉnh thuật toán để tăng độ chính xác của mô hình

d)

Tăng kích cỡ của dữ liệu đầu vào để nâng cao độ chính xác của mô hình

48.

Trong KNN, hàm khoảng cách Hamming là gì?

a)

Một hàm tính khoảng cách ngắn nhất của đường đi giữa hai thành phố

b)

Một hàm tính trung bình khoảng cách

c)

Một hàm tính khoảng cách thực tế giữa hai ví dụ

d)

Một hàm tính khoảng cách hình học

49.

Các quyết định trong thời gian thực, Game AI, Công việc học tập và dẫn đường cho Robot là những ứng dụng trong bài toán ?

a)

Phân lớp

b)

Học tăng cường

c)

Phân nhóm

d)

Hồi quy

50.

Khi phát triển một mô hình học máy, để tránh tạo ra các kết quả có chủ đích, lập trình viên nên:

a)

Không có đáp án đúng

b)

Sử dụng dữ liệu cụ thể từ các trường hợp đặc biệt

c)

Không cần sử dụng dử liệu nào để học

d)

Sử dụng dữ liệu đa dạng và phong phú cho quá trình học

51.

Thành phần cốt lõi của học tăng cường

a)

Tác nhân

b)

Tác nhân và môi trường

c)

Môi trường

d)

Tác nhân ho

52.

Thành phần cốt lõi của học tăng cường

a)

Tác nhân

b)

Tác nhân và môi trường

c)

Môi trường

d)

Tác nhân hoặc môi trường

53.

Phương pháp cho phép máy móc học từ dữ liệu để cải thiện tri thức không dựa trên các lập trình cụ thể là:

a)

Học máy

b)

Trí tuệ nhân tạo

c)

Học sâu

d)

Học truyền thống

54.

Học máy bao gồm các loại nào?

a)

Học củng cố, học có giám sát, học bổ sung

b)

Học củng cố, học kĩ thuật, học phân biệt

c)

Học củng cố, học sâu, học bổ sung

d)

Học củng cố, học có giám sát, học không có giám sát

55.

Phương pháp nào sau đây được sử dụng để tìm tối ưu số cụm k trong thuật toán K-Mean?

a)

Phương pháp Manhattan

b)

Phương pháp Euclidean

c)

Phương pháp Elbow

d)

Tất cả các phương pháp trên.

56.

Học máy là quá trình cải thiện hiệu suất của một hệ thống trong một công việc thông qua

a)

Dữ liệu sẵn có

b)

Kinh nghiệm

c)

Thay đổi thuật toán

d)

Máy tính

57.

Để cập nhật vector trọng số trong học hồi quy tuyến tính, chúng ta có thể:

a)

Không phải hai phương án trên

b)

Cập nhật theo từng ví dụ

c)

Cập nhật theo đợt (tập các ví dụ)

d)

Cả 2 phương án trên

58.

Trong học cây quyết định, để đánh giá khả năng của một thuộc tính theo nhãn lớp, chúng ta cần tính :

a)

Mức độ giảm về độ hỗn tạp Entropy của một tập

b)

Mức độ tăng về độ hỗn tạp Entropy của một tập

c)

Mức độ trung bình về độ hỗn tạp Entropy của một tập

d)

Mức độ thấp nhất về độ hỗn tạp Entropy của một tập

59.

Để phân tích các thuật toán ML, chúng ta cần học ?

a)

Lý thuyết tính toán (A)

b)

Cả A và B đều đúng

c)

Lý thuyết thống kê (B)

d)

Tất cả đều sai

60.

Phương pháp nào dưới đây KHÔNG phải là phương pháp học có giám sát?

a)

Cây quyết định (Decision Tree)

b)

PCA

c)

Naïve Bayesian

d)

Hồi quy tuyến tính (Linear Regression)

61.

p nào dưới đây KHÔNG phải là phương pháp học có giám sát?

a)

Cây quyết định (Decision Tree)

b)

PCA

c)

Naïve Bayesian

d)

Hồi quy tuyến tính (Linear Regression)

62.

Phương pháp hồi quy tuyến tính dùng cho trường hợp nào sau đây?

a)

Một ví dụ đầu vào, dự đoán đầu ra là kiểu số nguyên

b)

Một ví dụ đầu vào, dự đoán đầu ra là kiểu rời rạc

c)

Một ví dụ đầu vào, dự đoán đầu ra thuộc một lớp bất kỳ

d)

Một ví dụ đầu vào, dự đoán đầu ra là kiểu số thực

63.

Khẳng định nào sau đây KHÔNG đúng về dữ liệu sử dụng trong học máy?

a)

Dữ liệu học dùng để điều chỉnh các tham số của thuật toán và đánh giá mức độ tin cậy của mô hình

b)

Dữ liệu học là dữ liệu mô hình dùng để học

c)

Dữ liệu thẩm định dùng để đánh giá mức độ tin cậy của mô hình

d)

Dữ liệu thẩm định là dữ liệu mà kết quả là biết trước

64.

Tập không gian đầu vào của phương pháp SVM là

a)

Cả 2 câu trả lời trên

b)

Tập các thuộc tính định danh

c)

Một tập các số thực

d)

Không phải hai câu trả lời trên

65.

Cây quyết định được sử dụng trong phân lớp bằng cách:

a)

Duyệt từ nút gốc của cây cho đến khi đụng đến nút lá

b)

Duyệt từ nút gốc của cây cho đến các nhánh, từ đó rút ra lớp của đối tượng cần xét

c)

Duyệt từ nút gốc của cây cho đến khi đụng đến nút lá, từ đó rút ra lớp của đối tượng cần xét

d)

Duyệt từ nút gốc của cây cho đến khi đụng đến nút lá, từ đó rút ra nhánh của đối tượng cần xét

66.

Có những loại nút nào trên cây quyết định?

a)

Nút nội bộ( mang tên thuộc tính của CSDL), và nhánh( mang giá trị có thể của thuộc tính)

b)

Nút gốc, nút nội bộ( mang tên thuộc tính của CSDL), và nút lá( mang giá trị có thể của thuộc tính) và các nhánh.

c)

Nút gốc, nút nội bộ( mang tên thuộc tính của CSDL), và nút lá( mang giá trị có thể của thuộc tính)

d)

Nút gốc( mang tên thuộc tính của CSDL), và các nhánh

67.

SVM được biết đến là một phương pháp phân lớp tốt nhất đối với loại bài toán nào

(a)  

68.

SVM được biết đến là một phương pháp phân lớp tốt nhất đối với loại bài toán nào

a)

Bài toán phân loại thư rác

b)

Bài toán nhận dạng ảnh

c)

Bài toán phân lớp văn bản

d)

Cả 3 phương án trên

69.

Học tăng cường là phương pháp học

a)

Sử dụng các dữ liệu có gán nhãn

b)

Bằng cách thử và sai

c)

Sử dụng các dữ liệu không gán nhãn

d)

Cả ba đáp án trên

70.

Thuật toán cây quyết định thuộc lớp bài toán nào dưới đây?

a)

Thuật toán học có giám sát

b)

Thuật toán học không giám sát

c)

Thuật toán học tăng cường

d)

Tất cả các đáp án trên

71.

Quá trình phân cụm trong giải thuật k-Means sẽ kết thúc nếu

a)

Không có thay đổi về các điểm trung tập của các cụm

b)

Không có việc gán lại các ví dụ vào các cụm khác

c)

Tối thiểu một trong ba điều kiện trên thỏa mãn

d)

Giảm không đáng kể về tổng lỗi phân cụm

72.

Lựa chọn câu phát biểu đúng về phương pháp máy vector hỗ trợ SVM

a)

SVM là một phương pháp phân lớp tuyến tính dùng để phân tách 2 lớp của dữ liệu

b)

SVM có thể thực hiện phân lớp với các bài toán từ 2 phân lớp trở lên

c)

SVM là một phương pháp dành cho học máy không giám sát

d)

SVM không phải là một phương pháp phân lớp tuyến tính

73.

Ví dụ nào dưới đây KHÔNG phải là một mô hình học máy?

a)

Danh sách hiển thị video trên Youtube

b)

Trợ lý google

c)

Công cụ tìm kiếm Google

d)

Không có ví dụ nào

74.

Ứng dụng học máy nào dưới đây có thể được xây dựng dựa trên thuật toán K-NN?

a)

Dự báo độ giãn nở của bê-tông trong các điều kiện nhiệt độ khác nhau

b)

Dự báo sự phát triển chiều cao của trẻ

c)

Xác định nhiễu trong một tập dữ liệu

d)

Tất cả các ứng dụng trên

75.

Học máy gồm có mấy loại?

a)

3

b)

1

c)

2

d)

4

76.

Vai trò của thuật toán trong mô hình học máy là?

a)

Để phân loại dữ liệu

b)

Để xác định mối liên hệ giữa các đặc trưng trong dữ liệu

c)

Để kiểm tra tính

77.

Học máy gồm có mấy loại?

a)

1

b)

2

c)

3

d)

4

78.

Vai trò của thuật toán trong mô hình học máy là?

a)

Để phân loại dữ liệu

b)

Để xác định mối liên hệ giữa các đặc trưng trong dữ liệu

c)

Để kiểm tra tính chính xác của mô hình học máy

d)

Để xác định sai số dự báo của mô hình học máy

79.

KNN hoạt động tốt đối với các bài toán phân loại gồm nhiều lớp vì sao?

a)

Không cần phải học n bộ phân loại cho n lớp

b)

Phân loại dựa đoán được thực hiện trên k láng giềng gần nhất

c)

Số lượng các thuộc tính (để biểu diễn ví dụ) là không nhiều

d)

Thuật toán đơn giản và dễ thực hiện

80.

Phát biểu nào dưới đây là đúng?

a)

Dữ liệu dán nhãn chỉ có thể dùng trong học không có giám sát

b)

Dữ liệu dán nhãn chỉ có thể dùng trong học có giám sát

c)

Dữ liệu dán nhãn có thể được dùng cho cả học có giám sát và không có giám sát

d)

Dữ liệu dán nhãn chỉ có thể được dùng trong học củng cố

81.

Những điều nào dưới đây là KHÔNG đúng về phương pháp học không giám sát?

a)

Dùng để phân nhóm dữ liệu dựa trên đặc điểm tương đồng giữa các điểm trong dữ liệu

b)

Thuật toán sử dụng dữ liệu không dán nhãn, xác định sự liên hệ, và tìm ra quy luật từ các dữ liệu đó

c)

Sử dụng dữ liệu và các quy luật làm dữ liệu đầu vào để phát triển thuật toán cho ra câu trả lời.

d)

Dùng để tìm các mối liên hệ không được mô tả rõ ràng hoặc phân loại các dữ liệu lệch chuẩn

82.

Phương pháp khai thác dữ liệu thủ công lần đầu xuất hiện vào thời gian nào?

4 lines
83.

Ai là người đã nhận ra thách thức trong việc khai thác thông tin phi cấu trúc và công bố điều này trên tạp chí IBM?

(a)  

84.

Trong những năm 80 và 90, lĩnh vực BI tập trung chủ yếu vào loại dữ liệu nào?

4 lines
85.

Lĩnh vực khai thác văn bản phát triển nhờ yếu tố nào trong thập kỷ qua?

4 lines
86.

Lĩnh vực khai thác văn bản phát triển nhờ yếu tố nào trong thập kỷ qua?

4 lines
87.

Lĩnh vực nào đã xuất hiện trong những năm 80 và 90 như một hạng mục phần mềm tập trung vào khai thác dữ liệu số?

4 lines
88.

Ứng dụng an ninh trong khai thác văn bản được sử dụng để làm gì?

4 lines
89.

Ứng dụng y sinh trong khai thác văn bản chủ yếu phục vụ mục đích nào?

4 lines
90.

Trong lĩnh vực marketing, khai thác văn bản giúp cải thiện yếu tố nào?

4 lines
91.

Phân tích cảm xúc trong khai thác văn bản có mục đích gì?

4 lines
92.

Các công ty lớn sử dụng khai thác văn bản trong ứng dụng phần mềm nhằm mục đích gì?

4 lines
93.

Tìm kiếm trong các văn bản hoặc tài liệu phi cấu trúc được gọi là gì?

4 lines
94.

Khi không có mục tiêu cụ thể ban đầu nhưng khám phá từ dữ liệu có cấu trúc, quá trình này gọi là gì?

4 lines
95.

Khai thác văn bản (Text Mining) được sử dụng để làm gì?

4 lines
96.

Quá trình nào tập trung vào việc tìm kiếm một thông tin cụ thể đã được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu có cấu trúc?

4 lines
97.

Truy xuất dữ liệu (Data Retrieval) thường áp dụng cho loại cơ sở dữ liệu nào?

4 lines
98.

Truy xuất dữ liệu tập trung vào chế độ tìm kiếm nào?

4 lines
99.

Một ví dụ về nhu cầu thông tin trong Truy xuất dữ liệu là gì?

4 lines
100.

Truy xuất thông tin (Information Retrieval) áp dụng cho loại cơ sở dữ liệu nào?

(a)  

101.

Khai thác dữ liệu (Data Mining) thường áp dụng cho loại cơ sở dữ liệu nào?

4 lines
102.

ìm một nhà hàng phục vụ đồ ăn chay

4 lines
103.

Truy xuất thông tin (Information Retrieval) áp dụng cho loại cơ sở dữ liệu nào?

a)

Phi cấu trúc

b)

Có cấu trúc

104.

Khai thác dữ liệu (Data Mining) thường áp dụng cho loại cơ sở dữ liệu nào?

a)

Có cấu trúc

b)

Phi cấu trúc

105.

Chế độ tìm kiếm trong Khai thác dữ liệu là gì?

a)

Theo cơ hội

b)

Theo yêu cầu

106.

Ví dụ về nhu cầu thông tin trong Khai thác dữ liệu là gì?

a)

Tìm xu hướng về số lượt ghé thăm một nhà hàng chay

b)

Tìm kiếm thông tin cụ thể

107.

Khai thác văn bản (Text Mining) thường áp dụng cho loại cơ sở dữ liệu nào?

a)

Không có cấu trúc

b)

Có cấu trúc

108.

Một ví dụ về nhu cầu thông tin trong Khai thác văn bản là gì?

a)

Tìm các loại ngộ độc thực phẩm thường liên quan đến đồ ăn nhanh

b)

Tìm kiếm thông tin cụ thể

109.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một nhánh của lĩnh vực nào?

a)

Trí tuệ nhân tạo

b)

Khoa học máy tính

110.

Phân tích ngữ nghĩa trong NLP có mục tiêu gì?

a)

Hiểu ý nghĩa của một câu, một đoạn văn

b)

Tạo ra một bản tóm tắt ngắn gọn

111.

Tóm tắt văn bản trong NLP có nghĩa là gì?

a)

Tạo ra một bản tóm tắt ngắn gọn từ một văn bản dài

b)

Dịch từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác

112.

Dịch máy trong NLP có chức năng gì?

a)

Dịch từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác

b)

Chuyển đổi âm thanh thành văn bản

113.

Nhận dạng giọng nói trong NLP có mục tiêu gì?

a)

Chuyển đổi âm thanh thành văn bản

b)

Dịch từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác

114.

Một trong những lý do để nghiên cứu Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (XLNNTN) là gì?

a)

Nghiên cứu cách con người xác định từ

b)

Tìm hiểu về ngữ nghĩa

115.

Nghiên cứu XLNNTN giúp hiểu về cách con người làm gì?

a)

Phân tích câu

b)

Tạo ra ngữ nghĩa

116.

Bài toán con nào trong XLNNTN liên quan đến việc xác định nghĩa chính xác của một từ trong ngữ cảnh?

a)

Phân giải nhập nhằng từ

b)

Phân tích ngữ nghĩa

117.

Ứng dụng nào trong XLNNTN giúp máy tính trả lời các câu hỏi từ người dùng?

a)

Hỏi đáp

b)

Tìm kiếm thông tin

118.

Mức phân tích nào trong XLNNTN tập trung vào mục đích sử dụng ngôn ngữ trong giao tiếp thực tế?

a)

Pragmatic (Thực chứng)

b)

Phân tích ngữ nghĩa

119.

Khai thác văn bản (Text Mining) được sử dụng để làm gì?

a)

Phát hiện các thông tin hữu ích hoặc xu hướng tiềm ẩn từ văn bản phi cấu trúc

b)

Tìm kiếm thông tin cụ thể từ cơ sở dữ liệu

120.

Câu phát biểu nào sai về mối liên hệ giữa AI - Học máy - Học sâu

a)

Học máy là một bộ các kỹ thuật nằm trong học sâu

b)

Trí tuệ nhân tạo bao trùm học máy và học sâu

c)

Học sâu là một bộ các kỹ thuật nằm trong học máy

d)

Học sâu là một bộ các kỹ thuật nằm trong trí tuệ nhân tạo

121.

Trong lĩnh vực marketing, khai thác văn bản giúp cải thiện yếu tố nào?

a)

Các mô hình phân tích dự đoán

b)

Tổ chức sự kiện quảng bá

c)

Thiết kế bao bì sản phẩm

d)

Tối ưu hóa chi phí quảng cáo

122.

Các thành phần cốt lõi của một hệ thống AI là gì?

a)

Dữ liệu, Con người, Phần cứng, Phần mềm, Quy trình

b)

Dữ liệu, Con người, Phần cứng, Phần mềm

c)

Dữ liệu, Con người, Phần cứng

d)

Dữ liệu, Con người

123.

Hình ảnh của tìm kiếm theo chiều rộng

a)

Vết dầu loang

b)

Dòng suối chảy

c)

Đám mây trôi

d)

Ngọn lửa lan rộng

124.

Học sâu có thể được sử dụng trong phân tích hình ảnh y tế để làm gì?

a)

Phát hiện bệnh trong hình ảnh y tế

b)

Tăng cường độ phân giải của hình ảnh y tế

c)

Tạo ra hình ảnh 3D từ dữ liệu y tế

d)

Xây dựng hồ sơ bệnh án tự động

125.

Các khái niệm về trí tuệ nhân tạo có thể được phân chia vào các nhóm:

a)

Suy nghĩ hợp lý, hành động hợp lý, suy nghĩ như người, hành động như người

b)

Suy nghĩ và hành động như người

c)

Suy nghĩ và hành động hợp lý

d)

Suy nghĩ như người, hành động hợp lý

126.

Kiến trúc mạng nào phù hợp nhất để xử lý dữ liệu tuần tự như văn bản và âm thanh?

a)

Recurrent Neural Networks (RNNs)

b)

Convolutional Neural Networks (CNNs)

c)

Generative Adversarial Networks (GANs)

d)

Transformer

127.

Yếu tố nào quyết định sức mạnh xử lý của máy tính?

a)

Số lượng lõi và tốc độ xung nhịp của bộ vi xử lý

b)

Kích thước màn hình

c)

Dung lượng pin

d)

Hệ điều hành

128.

Yếu tố nào quyết định sức mạnh xử lý của máy tính?

a)

Số lượng lõi và tốc độ xung nhịp của bộ vi xử lý

b)

Kích thước màn hình

c)

Dung lượng pin

d)

Hệ điều hành được cài đặt

129.

Tại sao mô hình học sâu quan trọng trong AI?

a)

Vì nó giúp tự động hóa các tác vụ đòi hỏi trí tuệ con người

b)

Vì nó giảm tiêu thụ năng lượng của máy tính

c)

Vì nó thay thế hoàn toàn công việc của con người

d)

Vì nó chỉ dùng trong xử lý hình ảnh

130.

Ứng dụng của học sâu trong nhận dạng giọng nói là gì?

a)

Chuyển đổi âm thanh thành văn bản

b)

Tạo ra giọng nói từ văn bản

c)

Mô phỏng giọng nói con người

d)

Cải thiện chất lượng âm thanh

131.

Giá của một căn hộ chung cư có thể được dự báo dựa trên các thông số dữ liệu giá bán tương ứng với diện tích sàn, số phòng ngủ, phòng vệ sinh,… Phương pháp học máy nào dưới đây có thể được sử dụng?

a)

Hồi quy tuyến tính

b)

Hồi quy logistic

c)

K-mean

d)

K-NN

132.

Phát biểu nào dưới đây là đúng?

a)

Học sâu là một bộ phận của học máy dùng nhiều mạng neuron để mô phỏng khả năng suy diễn và ra quyết định của con người

b)

AI là một ngành khoa học dữ liệu sử dụng các thuật toán học sâu trên các cấu trúc dữ liệu lớn

c)

Khoa học dữ liệu là một bộ phận của AI mà nó sử dụng các thuật toán học máy để trích xuất các thông tin có ích, mô tả các mối liên hệ trong dữ liệu

d)

AI và học máy là hai khai niệm tương đương và có thể được dùng hoán đổi cho nhau

133.

Phương pháp K-means là

a)

Phương pháp học không giám sát

b)

Phương pháp học có giám sát

c)

Phương pháp học tăng cường

d)

Phương pháp học tối ưu

134.

Một lý do khác để nghiên cứu XLNNTN là gì?

a)

Nghiên cứu cách con người học một ngôn ngữ

b)

Nghiên cứu cách ngôn ngữ biến đổi theo thời gian

c)

Nghiên cứu cách ngôn ngữ bị ảnh hưởng bởi văn hóa

d)

Nghiên cứu cách ngôn ngữ được sử dụng trong quảng cáo

135.

Phương pháp nào trong XLNNTN dựa trên việc sử dụng các tập dữ liệu lớn để học và giải quyết các bài toán ngôn ngữ?

a)

Dựa trên tập ngữ liệu

b)

Dựa trên tri thức

c)

Dựa trên học máy

d)

Dựa trên lý thuyết ngôn ngữ

136.

Mục tiêu cuối cùng của việc nghiên cứu Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (XLNNTN) là gì?

a)

Nghiên cứu cách con người xác định từ

b)

Nghiên cứu cách con người phát âm từ

c)

Nghiên cứu cách con người ghi nhớ từ vựng

d)

Phân tích các tập dữ liệu lớn để tìm ra thông tin hữu ích.

137.

Hàm kích hoạt nào là lựa chọn mặc định tốt nhất cho nhiều bài toán trong học sâu?

a)

ReLU

b)

Sigmoid

c)

tanh

d)

ELU

138.

Trí tuệ nhân tạo hẹp (Artificial Narrow Intelligence) là gì?

a)

Lập trình để thực hiện một hoặc một số lượng giới hạn các công việc

b)

Hệ thống có thể tự động sửa lỗi mà không cần sự can thiệp của con người

c)

Hệ thống có khả năng cảm nhận và hiểu cảm xúc con người

d)

Hệ thống có thể điều khiển các thiết bị điện tử trong nhà

139.

Phát biểu nào không đúng về nguyên lý của học sâu?

a)

Đòi hỏi trích xuất đặc trưng một cách thủ công

b)

Học sâu là phương pháp nạp vào một tập huấn luyện với rất nhiều dữ liệu, để chúng có thể sử dụng và đưa ra các quyết định về những dữ liệu khác

c)

Học hỏi từ những sai lầm của nó

d)

Hệ thống biết tích lũy kinh nghiệm

140.

Hàm heuristic là gì?

a)

Ước lượng về khả năng dẫn đến lời giải

b)

Là chi phí về khả năng dẫn đến lời giải

c)

Về khả năng dẫn đến lời giải

d)

Không có đáp án nào đúng

141.

Phát biểu nào dưới đây KHÔNG phải là một ứng dụng AI?

a)

Chuẩn đoán chính xác người bệnh và lên phương án điều trị độc lập

b)

Xe tự lái sử dụng thị giác máy tính để định hướng các đối tượng xung quanh

c)

Robot hợp tác giúp con người nâng các vật nặng

d)

Phân loại các

142.

Trong một cây quyết định, mỗi lá đại diện cho điều gì?

a)

Một quyết định cần đưa ra.

b)

Giá trị của các biến được biểu diễn bởi đường đi từ gốc tới nút lá đó

c)

Một nhánh con của cây.

d)

Các biến được biểu diễn bởi đường đi từ gốc tới nút lá đó

143.

Cách học nào sử dụng lượng lớn dữ liệu để xây dựng mô hình dựa trên các thuật toán?

a)

Học máy

b)

Trí tuệ nhân tạo

c)

Tính toán lượng tử

d)

Học theo quy tắc

144.

Công nghệ nào sau đây là một ứng dụng của xử lý ngôn ngữ tự nhiên?

a)

Hệ thống Siri trong iOS

b)

Máy tính lượng tử

c)

Công nghệ blockchain

d)

Mạng xã hội

145.

Phép thử Turing nhằm mục đích gì?

a)

Xác định xem một máy tính có thể thể hiện hành vi thông minh tương đương với con người hay không.

b)

Đo lường tốc độ xử lý của máy tính

c)

Kiểm tra khả năng lưu trữ dữ liệu của máy tính.

d)

Đánh giá hiệu suất của phần cứng máy tính.

146.

Phương pháp khai thác dữ liệu thủ công, tức là việc phân tích dữ liệu một cách thủ công bằng các phương pháp thống kê và toán học cơ bản, bắt đầu được áp dụng rộng rãi vào khoảng thời gian nào?

a)

Giữa những năm 1980

b)

Đầu những năm 1990

c)

Giữa những năm 1970

d)

Đầu những năm 2000

147.

Điều nào dưới đây là KHÔNG đúng?

a)

Chỉ có thể làm việc với một input và một output

b)

Mang neuron giả lập theo cách thức hoạt động của não người

c)

Có thể được dùng trong xử lý hình ảnh

d)

Không có đáp án đúng

148.

Các lĩnh vực nghiên cứu của AI

a)

Học máy, học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và thị giác máy tính

b)

Học máy và học sâu

c)

Học máy, học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên

d)

Học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và thị giác máy tính

149.

Mức phân tích nào trong Xử lý Ngô

4 lines
150.

Mức phân tích nào trong Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (XLNNTN) liên quan đến việc hiểu cấu trúc ngữ pháp giữa các từ?

a)

Syntax (Cú pháp)

b)

Semantics (Ngữ nghĩa)

c)

Pragmatics (Thực chứng)

d)

Morphology (Hình thái học)

151.

Cơ sở lý luận kết hợp với cơ sở thực tiễn tạo thành lĩnh vực nào?

a)

Trí tuệ nhân tạo

b)

Công nghệ sinh học

c)

Kỹ thuật xây dựng

d)

Vật lý lượng tử

152.

Chức năng của lớp convolution trong CNN là gì?

a)

Trích xuất các đặc trưng của dữ liệu

b)

Giảm kích thước dữ liệu

c)

Tổng hợp các đặc điểm dữ liệu

d)

Tất cả sai

153.

Trong các thuật toán học sâu sau đây, thuật toán nào có tính ứng dụng rộng rãi nhất?

a)

Convolution Neural Network và Recurrent Neural Network

b)

Reinforcement Learning

c)

Convolution Neural Network

d)

Recurrent Neural Network

154.

Trong triết học, yếu tố nào sau đây có thể được sử dụng để đưa ra các kết luận có giá trị?

a)

Các luật hợp thức

b)

Các nguyên lý đạo đức

c)

Các công thức toán học

d)

Các quan sát thực nghiệm

155.

Convolutional Neural Networks (CNNs) thường được sử dụng cho loại dữ liệu nào?

a)

Xử lý hình ảnh

b)

Xử lý âm thanh

c)

Phân tích văn bản

d)

Tạo ra dữ liệu mới

156.

Mạng neuron nhân tạo là gì?

a)

Là cấu trúc giả lập cách thức hoạt động của neuron trong não bộ con người

b)

Là mạng neuron được làm từ vật liệu nhân tạo

c)

Là một mô hình tuyến tính

d)

Là một hệ thống phức tạp có thể tiếp nhận dữ liệu đầu vào và cho ra kết quả

157.

Ở sân bay, một máy quét X-Ray thường được sử dụng để quét qua hành lý khách hàng. Qua đó phát hiện các vật lạ như súng, dao, và các loại vũ khí có hình dạng đặc biệt cất trong hành lý. Ứng dụng AI nào có thể đã được sử dụng?

a)

Thị giác máy tính

b)

Phát biểu

c)

Chatbots

d)

Ngôn ngữ tự nhiên

158.

Mô hình học sâu

4 lines
159.

Ứng dụng AI nào có thể đã được sử dụng?

a)

Thị giác máy tính

b)

Phát biểu

c)

Chatbots

d)

Ngôn ngữ tự nhiên

160.

Mô hình học sâu thường được sử dụng để làm gì?

a)

Phân tích dữ liệu và đưa ra dự đoán trong nhiều ứng dụng khác nhau

b)

Tăng cường hiệu suất phần cứng

c)

Chỉ sử dụng trong ngành y tế

d)

Tạo ra phần mềm lập trình tự động

161.

Mục tiêu của ngành trí tuệ nhân tạo là gi?

a)

Giúp máy tính suy nghĩ và hành động giống như con người

b)

Giúp con người thông minh hơn

c)

Giúp con người suy nghĩ nhanh hơn

d)

Tăng cường khả năng giao tiếp của con người

162.

Generative Adversarial Networks (GANs) thường được sử dụng để làm gì?

a)

Tạo ra dữ liệu mới như hình ảnh và âm thanh

b)

Phân tích dữ liệu văn bản

c)

Xử lý video chất lượng cao

d)

Tối ưu hóa tốc độ xử lý

163.

Tìm kiếm mù là gì?

a)

Là phương pháp duyệt không gian trạng thái chỉ sử dụng các thông tin theo phát biểu của bài toán tìm kiếm tổng quát trong quá trình tìm kiếm.

b)

Là phương pháp duyệt không gian trạng thái không sử dụng các thông tin theo phát biểu của bài toán tìm kiếm tổng quát trong quá trình tìm kiếm.

c)

Cả hai phương án trên đều đúng

d)

Cả hai phương án trên đều sai

164.

Thuật toán nào đưa ra để khắc phục điểm yếu của thuật toán tìm kiếm giới hạn độ sâu DLS?

a)

Tìm kiếm sâu dần.

b)

Tìm kiếm theo chiều dài.

c)

Tìm kiếm theo chiều rộng.

d)

Tìm kiếm beam

165.

Học sâu là gì?

a)

Phương thức trong trí tuệ nhân tạo để dạy máy tính xử lý dữ liệu theo cách lấy cảm hứng từ bộ não con người

b)

Một ngôn ngữ lập trình mới

c)

Một loại phần cứng để tăng tốc xử lý dữ liệu

d)

Một hệ thống lưu trữ dữ liệu