Worksheets22lo
Total questions: 30
Worksheet time: 15mins
Machine Learning là gì?
Một nhánh của thiết kế phần mềm truyền thống
Hệ thống dựa trên luật được lập trình thủ công
Một lĩnh vực nghiên cứu cho phép máy học từ dữ liệu mà không cần lập trình tường minh
Một phương pháp mã hóa dữ liệu
Ai định nghĩa ML là: "Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed"?
Andrew Ng
Arthur Samuel
Tom Mitchell
Alan Turing
Tom Mitchell định nghĩa ML như thế nào?
ML là quá trình phân tích dữ liệu bằng tay
ML là mô hình hoá các lý thuyết thống kê
Một chương trình học từ kinh nghiệm E với nhiệm vụ T và đo lường P nếu hiệu suất tăng theo kinh nghiệm
ML là việc lập trình các thuật toán tối ưu
Mục tiêu chính của Machine Learning là gì?
Viết càng nhiều dòng code càng tốt
Tạo hệ thống dựa trên luật cứng
Xây dựng mô hình tổng quát hoá tốt trên dữ liệu chưa thấy
Tăng tốc độ xử lý máy tính
Dữ liệu trong ML thường được chia thành mấy tập chính?
1
2 hoặc 3
4
5
Supervised Learning cần yếu tố nào dưới đây?
Dữ liệu không nhãn
Dữ liệu có nhãn
Mô hình học tăng cường
Tự phát hiện đặc trưng
Unsupervised Learning hoạt động như thế nào?
Dựa vào phản hồi từ người dùng
Dựa trên dữ liệu có gán nhãn
Phát hiện cấu trúc ẩn từ dữ liệu không nhãn
Tối ưu hoá hàm mất mát
Bài toán phân cụm là ví dụ của loại học nào?
Supervised
Unsupervised
Reinforcement
Semi-supervised
Reinforcement Learning khác với Supervised Learning ở điểm nào?
Không có phản hồi nào
Phản hồi là dạng nhãn tường minh
Phản hồi là phần thưởng hoặc phạt qua từng bước
Dữ liệu được dán nhãn đầy đủ trước
Bài toán phân loại (classification) thuộc loại học nào?
Supervised Learning
Unsupervised Learning
Reinforcement Learning
Deep Learning
Bài toán nào sau đây là Classification?
Dự đoán giá nhà
Dự đoán nhiệt độ ngày mai
Dự đoán email là spam hay không
Phân cụm người dùng theo sở thích
Bài toán nào sau đây là Regression?
Phân loại người dùng theo độ tuổi
Dự đoán điểm số sinh viên
Nhận diện chữ số viết tay
Phân cụm tin tức
Bài toán chơi cờ tự động thường dùng loại học nào?
Supervised
Unsupervised
Reinforcement
Clustering
Ví dụ điển hình của Unsupervised Learning là?
Dự đoán doanh thu
Phân cụm khách hàng
Nhận dạng tiếng nói
Phân loại bệnh
Trong Supervised Learning, "label" là gì?
Tên biến đầu vào
Đáp án đúng của dữ liệu
Một kỹ thuật học sâu
Một loại dữ liệu không nhãn
Bước đầu tiên trong quy trình Machine Learning thường là gì?
Huấn luyện mô hình
Thu thập và xử lý dữ liệu
Đánh giá mô hình
Triển khai mô hình
Mục đích của việc chia tập train và test là gì?
Giúp mô hình học chính xác hơn
Đánh giá khả năng tổng quát hoá
Tăng thời gian huấn luyện
Giảm bộ nhớ
Overfitting là gì?
Mô hình dự đoán sai toàn bộ dữ liệu
Mô hình học quá kỹ dữ liệu huấn luyện và không tổng quát
Mô hình không học được gì
Quá trình tinh chỉnh siêu tham số
Cross-validation giúp làm gì?
Huấn luyện mô hình nhanh hơn
Đánh giá mô hình ổn định hơn bằng nhiều tập kiểm tra
Làm sạch dữ liệu
Chọn mô hình ngẫu nhiên
Feature trong ML là gì?
Kết quả đầu ra
Đặc trưng đầu vào mô hình
Loại dữ liệu
Số lần huấn luyện
Một mô hình tốt trong ML cần đảm bảo điều gì?
Accuracy cao trên tập train
Tổng quát tốt trên dữ liệu mới
Có thể viết code ngắn
Tính toán càng phức tạp càng tốt
ML được ứng dụng nhiều nhất trong lĩnh vực nào sau đây?
Sản xuất máy móc
Tài chính, y tế, marketing, hình ảnh
Kỹ thuật xây dựng
Khai thác khoáng sản
Mối quan hệ giữa dữ liệu, mô hình, và thuật toán là gì?
Dữ liệu được mô hình hoá bằng thuật toán học
Mô hình tạo ra dữ liệu
Thuật toán dự đoán mô hình
Dữ liệu được tạo bởi mô hình
Khi nào nên dùng Unsupervised Learning?
Khi có nhãn dữ liệu đầy đủ
Khi muốn dự đoán một giá trị cụ thể
Khi không có nhãn nhưng muốn phát hiện mẫu
Khi mô hình quá lớn
Thuật toán học máy nào dưới đây là mô hình tuyến tính?
Linear Regression
K-Means
Decision Tree
Naive Bayes
Supervised Learning gồm các bài toán chính nào?
Classification và Regression
Clustering và Classification
Clustering và Dimensionality Reduction
Regression và Reinforcement
Thuật toán Naive Bayes là ví dụ của?
Unsupervised
Supervised
Reinforcement
Deep Learning
Kết quả của bài toán Regression thường là?
Một nhãn phân loại
Một giá trị liên tục
Một nhóm
Một ma trận nhị phân
Ví dụ của Reinforcement Learning là?
Phân loại bài viết
Chơi game tự động như AlphaGo
Dự đoán giá nhà
Phân nhóm khách hàng
ML không nên được sử dụng khi nào?
Có nhiều dữ liệu
Không có dữ liệu hoặc không có vấn đề để học
Có nhiều nhãn chính xác
Khi cần tự động hoá
