Font size
WorksheetsCâu hỏi về Machine Learning và AI
Total questions: 54
Worksheet time: 27mins
Khác biệt chính giữa Machine Learning (ML) và AI là gì?
ML là một nhánh của AI
ML tập trung vào phần cứng trong khi AI tập trung vào phần mềm
AI và ML hoàn toàn khác nhau
ML không yêu cầu dữ liệu trong khi AI thì có
Deep Learning (DL) khác với ML như thế nào?
DL không phụ thuộc vào dữ liệu lớn
DL sử dụng mô hình nền tảng trong khi ML thì không
DL chủ yếu tập trung vào mạng neural sâu
DL yêu cầu nhiều bước tùy chỉnh hơn ML
Reinforcement Learning (RL) được áp dụng trong trường hợp nào?
Khi không có bộ dữ liệu huấn luyện
Khi cần học tập từ phản hồi theo thời gian thực
Khi dữ liệu là cố định
Khi mối quan hệ giữa các biến là tuyến tính
Trong học máy, 'overfitting' là gì?
Mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém trên dữ liệu kiểm tra
Mô hình hoạt động tốt trên cả dữ liệu huấn luyện và kiểm tra
Mô hình không học được từ dữ liệu huấn luyện
Mô hình có quá ít tham số để học
Machine Learning có mấy loại chính?
2
3
4
5
Trong Học máy, phương pháp nào sử dụng dữ liệu có nhãn để huấn luyện mô hình?
Học không giám sát
Học có giám sát
Học tăng cường
Học sâu
Deep Learning phù hợp nhất với loại dữ liệu nào? (câu này mải bán hàng không để ý )
Dữ liệu văn bản có nhãn
Dữ liệu nhỏ và cấu trúc
Dữ liệu định lượng nhỏ
Dữ liệu lớn và không cấu trúc
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) được sử dụng nhiều nhất trong:
Tạo chatbot
Phân tích dữ liệu tài chính
Tối ưu hóa quy trình sản xuất
Phát triển mô hình dự báo thời tiết
Clustering chủ yếu dùng để:
Phân nhóm các đối tượng có đặc điểm tương đồng
Dự đoán xu hướng
Phân tích tình cảm
Phân loại dữ liệu
Thuật toán k-Means Clustering hoạt động dựa trên:
Dự đoán tuyến tính
Nhóm các đi
Thuật toán k-Means Clustering hoạt động dựa trên:
Dự đoán tuyến tính
Nhóm các điểm dữ liệu xung quanh một tâm cụm
Áp dụng các thuật toán học sâu
Phân tích cảm xúc
Deep Learning có ưu điểm nào so với các phương pháp học máy truyền thống?
Có thể học từ dữ liệu không nhãn
Không yêu cầu dữ liệu lớn
Phụ thuộc hoàn toàn vào dữ liệu có cấu trúc
Tốc độ xử lý nhanh hơn trong mọi trường hợp
Reinforcement Learning được sử dụng nhiều nhất trong:
Xây dựng hệ thống đề xuất
Đào tạo các mô hình điều khiển robot tự động
Dự đoán giá trị cổ phiếu
Xử lý dữ liệu hình ảnh
AI Ethics liên quan đến vấn đề nào sau đây?
Giảm chi phí bảo trì hệ thống
Tăng tốc độ phân tích dữ liệu
Đảm bảo tính minh bạch và công bằng trong sử dụng dữ liệu
Xây dựng hệ thống dự báo
Thuật ngữ Big Data trong AI thường được sử dụng để chỉ:
Một thuật toán xử lý hình ảnh tốn nhiều thời gian
Dữ liệu lớn và dễ quản lý
Các tệp văn bản lớn có cấu trúc
Một lượng lớn dữ liệu đa dạng, phức tạp và liên tục tăng
Hệ thống chatbot sử dụng NLP có thể giúp: (câu này cũng mải bán hàng k để)
Giảm thời gian phân tích nhu cầu
Cải thiện khả năng giao tiếp và hỗ trợ khách hàng 24/7
Xây dựng báo cáo bán hàng tự động
Tăng chi phí chăm sóc khách hàng
Một trong những ứng dụng của AI trong dự báo nhu cầu khách hàng là:
Phân loại khách hàng tiềm năng
Dự đoán doanh số theo thời gian dựa trên dữ liệu lịch sử
Dự đoán doanh số theo thời gian dựa trên dữ liệu phân tích đối thủ
Dự đoán doanh số theo thời gian dựa trên ước tính tương lai
Trong Reinforcement Learning, hệ thống học bằng cách:
Sử dụng dữ liệu có nhãn
Phân cụm khách hàng tiềm năng
Phân tích xu hướng tài chính theo thời gian
Thử và nhận phần thưởng hoặc hình phạt dựa trên hành động
AI trong sản xuất có thể được áp dụng để:
Tự động hóa quy trình kiểm tra chất lượng
Dự đoán xu hướng lượng hàng hóa tương lai
Phân tích phản hồi khách hàng
Tăng doanh số bán hàng
Trong unsupervised learning, hệ thống học mà không cần:
Dữ liệu lớn
Nhãn dữ liệu hoặc câu trả lời cụ thể
Bất kỳ thuật toán nào
Phân tích dữ liệu đầu vào
AI có thể hỗ trợ doanh nghiệp cải thiện chiến lược marketing bằng cách:
Phân loại doanh thu dự báo xu hướng tài chính
Phân loại hình ảnh sản phẩm
Phân tích hành vi khách hàng và cá nhân hóa nội dung tiếp thị
Tăng tốc độ xử lý chuỗi cung ứng
Một ứng dụng thực tế của Reinforcement Learning là:
Điều khiển robot tự động trong nhà máy
Phân tích văn bản để cải thiện dịch vụ khách hàng
Dự báo xu hướng tài chính
Phân loại hình ảnh
AI yếu (Weak AI) là gì?
Hệ thống AI có thể suy nghĩ và học hỏi như con người
Hệ thống AI chỉ mô phỏng một số hành vi của trí thông minh con người
Hệ thống AI hoàn toàn tự động
Một dạng AI dựa trên học máy không giám sát
Lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp có thể đạt được qua AI như thế nào?
Tạo ra các sản phẩm mang tính cách mạng mà không cần con người
Thay đổi mô hình kinh doanh truyền thống
Tự động hóa toàn bộ các khâu sản xuất
Giảm chi phí vận hành và cung cấp dịch vụ hiệu quả hơn
Mô hình "K-Means Clustering" thuộc loại học máy nào?
Học có giám sát
Học khô
Mô hình "K-Means Clustering" thuộc loại học máy nào?
Học có giám sát
Học không giám sát
Học tăng cường
Học bán giám sát
Kỹ thuật nào được sử dụng trong chatbot thông minh để hỗ trợ khách hàng?
Machine Learning
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Thị giác máy tính
Phân cụm dữ liệu
Trong học máy, "Training dataset" dùng để làm gì?
Huấn luyện mô hình để học từ dữ liệu
Kiểm tra độ chính xác của mô hình
Đánh giá hiệu suất của mô hình
Tìm ra tập dữ liệu mới
Điều nào sau đây KHÔNG phải là ưu điểm của AI trong quản lý khách hàng?
Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng
Dự đoán hành vi của khách hàng
Giảm tương tác giữa khách hàng và doanh nghiệp
Tăng cường phản hồi nhanh chóng
Lợi thế cạnh tranh từ AI được Michael Porter nhấn mạnh như thế nào?
Giảm giá sản phẩm bằng mọi cách
Tăng tốc độ xử lý dữ liệu khách hàng
Phân bổ nhân sự hợp lý hơn
Tạo sự khác biệt và cung cấp giá trị vượt trội cho khách hàng
Ứng dụng của NLP trong kinh doanh bao gồm:
Dự đoán doanh thu từ dữ liệu lịch sử
Tự động hóa trả lời email và phân tích phản hồi khách hàng
Phân loại sản phẩm theo doanh số
Dự báo nhu cầu khách hàng theo thời gian
Trong học máy, tập dữ liệu được chia thành hai phần chính là:
Tập huấn luyện và tập kiểm tra.
Tập đầu vào và tập đầu ra.
Tập chính và tập phụ.
Tập dữ liệu lớn và tập dữ liệu nhỏ.
Deep Learning là một phương pháp học máy dựa trên:
Mạng nơ-ron với nhiều lớp ẩn.
Cây quyết định đơn giản.
Mô hình phân cụm dữ liệu.
Mô hình hồi quy tuyến tính.
Trong lĩnh vực logistics, AI có thể được ứng dụng để:
Quản lý nhân sự.
Thiết kế
Trong lĩnh vực logistics, AI có thể được ứng dụng để:
Quản lý nhân sự.
Thiết kế bao bì sản phẩm.
Tối ưu hóa lộ trình giao hàng.
Lập kế hoạch marketing.
Kết quả dựa trên đoạn code dưới đây là gì?
1157.625 (câu này đáp án thầy bảo xem xét lại)
1167.625
1177.625
1187.635
Kết quả dựa trên đoạn code dưới đây là gì?
50
100
150
200
Kết quả dựa trên đoạn code dưới đây là gì? (câu này thầy pass k chữa)
1.5
1.33
2
0.75
Khi tính toán Customer Lifetime Value, yếu tố nào dưới đây không phải là yếu tố cần phải xem xét?
Doanh thu trung bình mỗi khách hàng
Chi phí marketing cho mỗi khách hàng
Thời gian khách hàng duy trì mối quan hệ
Tỷ lệ khách hàng giới thiệu sản phẩm cho người khác
Customer Lifetime Value (CLV) có thể giúp doanh nghiệp trong việc nào dưới đây?
Xác định giá trị của từng khách hàng trong vòng đời của họ
Xác định và cải thiện chi phí sản xuất sản phẩm
Tăng trưởng doanh thu trong ngắn hạn
Xác định chi phí marketing cần chi trả trong năm vừa qua
Khi một công ty tăng cường chiến lược chăm sóc khách hàng, điều này sẽ ảnh hưởng như thế nào đến Customer Lifetime Value (CLV)?
CLV sẽ giảm vì chi phí chăm sóc khách hàng tăng lên
CLV sẽ không thay đổi vì các yếu tố khác không thay đổi
CLV sẽ tăng vì khách hàng sẽ gắn bó lâu dài hơn với công ty
CLV sẽ tăng nhưng chỉ khi công ty giảm giá bán hàng
Một công ty có chi phí marketing cao nhưng tỷ lệ khách hàng quay lại sau mỗi chiến dịch marketing thấp. Công ty này nên làm gì để cải thiện CLV?
Tiếp tục tăng chi phí marketing để thu hút nhiều khách hàng hơn
Cải thiện chất lượng sản phẩm
Công ty này nên làm gì để cải thiện CLV?
Tiếp tục tăng chi phí marketing để thu hút nhiều khách hàng hơn
Cải thiện chất lượng sản phẩm để tăng tỷ lệ khách hàng quay lại
Giảm giá sản phẩm và đưa ra thêm khuyến mãi để tăng lượng khách hàng mới
Cắt giảm chi phí marketing để tối ưu lợi nhuận
Tại sao CLV có thể giúp doanh nghiệp quyết định mức độ chi tiêu hợp lý cho các chiến dịch marketing?
CLV giúp xác định giá trị dài hạn của khách hàng
CLV giúp doanh nghiệp xác định chi phí sản xuất tối ưu cho từng sản phẩm
CLV chỉ giúp doanh nghiệp tập trung vào việc tăng trưởng doanh thu ngắn hạn
CLV không liên quan gì đến chiến lược marketing của doanh nghiệp
Lợi thế cạnh tranh nào sau đây liên quan đến việc cung cấp sản phẩm hoặc dịch vụ với chất lượng vượt trội so với đối thủ?
Lợi thế chi phí
Lợi thế về sự đổi mới
Lợi thế khác biệt hóa
Lợi thế thương hiệu
Một công ty quyết định thay đổi sản phẩm để phù hợp với nhu cầu của từng nhóm khách hàng cụ thể. Đây là chiến lược gì để tạo lợi thế cạnh tranh?
Đổi mới sáng tạo
Đổi mới quy trình
Đa dạng hóa sản phẩm
Khác biệt hóa sản phẩm
Khi một công ty có một ấn tượng mạnh và nhận diện cao trong tâm trí người tiêu dùng, nó sẽ có lợi thế cạnh tranh gì?
Lợi thế chi phí
Lợi thế về sự đổi mới
Lợi thế thương hiệu
Lợi thế khác biệt hóa
Một doanh nghiệp theo đuổi chiến lược chi phí thấp cần phải tập trung vào yếu tố nào dưới đây để duy trì lợi thế cạnh tranh?
Tăng cường sản phẩm mới và dịch vụ sáng tạo
Tối ưu hóa chi phí vận hành và cải tiến quy trình
Đẩy mạnh chiến dịch marketing trên mọi kênh truyền thông
Mở rộng danh mục sản phẩm để đáp ứng tất cả nhu cầu của khách hàng
Điều gì là yếu tố quan trọng nhất trong quá trình chuyển đổi số đối với một xã hội?
Sự phát triển của công nghệ thông tin
Sự thay đổi trong hành vi tiêu dùng của người dân
Đầu tư vào cơ sở hạ tầng vật lý
Tăng cường quảng bá trên các phương tiện truyền thông
Kinh tế số giúp giảm thiểu sự phụ thuộc vào yếu tố nào trong sản xuất và tiêu dùng?
Công nghệ cũ
Đầu tư tài chính
Các yếu tố môi trường
Lao động tay chân
Một trong những thách thức lớn nhất trong quá trình chuyển đổi số của doanh nghiệp là gì?
Đào tạo và phát triển kỹ năng cho nhân viên
Tăng trưởng nhanh chóng của thị trường
Tìm kiếm vốn đầu tư từ các quỹ đầu tư
Cải thiện chất lượng sản phẩm
Đâu là một trong những yếu tố chính giúp xã hội dễ dàng chuyển đổi sang kinh tế số?
Học thức của người dân ngày càng phát triển
Mức độ phát triển của hạ tầng công nghệ và internet
Chỉ số tài chính lợi nhuận quốc gia tăng
Sự hỗ trợ từ các tổ chức quốc tế
Chuyển đổi số trong các doanh nghiệp nhỏ và vừa (SMEs) có thể gặp khó khăn do yếu tố nào dưới đây?
Thiếu vốn để đầu tư vào công nghệ
Quy mô nhỏ và thiếu nhân lực
Thiếu hiểu biết về công nghệ số và chiến lược chuyển đổi
Cả A, B và C đều đúng
Mô hình phát triển khách hàng KHÔNG bao gồm yếu tố nào dưới đây?
Duy trì khách hàng
Khám phá khách hàng
Kiểm chứng khách hàng
Tạo ra khách hàng
