Font size
S
M
L
XL
WorksheetsHọc máy 1
Total questions: 29
Worksheet time: 15mins
Name
Class
Date
1.
Mục tiêu chính của học máy là gì?
a)
Tạo ra mô hình Toán học
b)
Phân tích hình ảnh
c)
Xử lý văn bản
d)
Dự đoán từ dữ liệu
2.
Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, học máy (Machine Learning) được định nghĩa như thế nào?
a)
Là quá trình tạo ra các thuật toán tìm kiếm trên Internet
b)
Là nhánh nghiên cứu tập trung vào khả năng máy tính học hỏi từ dữ liệu mà không cần lập trình tường minh
c)
Là kỹ thuật tạo ra ảnh từ dữ liệu huấn luyện
d)
Là phương pháp thu thập dữ liệu từ Internet
3.
Phát biểu nào sau đây mô tả đúng nhất về mối quan hệ giữa trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (Machine Learning) và học sâu (Deep Learning)?
a)
AI là một phần của học sâu, còn học máy nằm ngoài hai lĩnh vực này
b)
Học sâu là tập con của AI, còn học máy là tập hợp riêng biệt
c)
Học sâu là một phần của học máy, và học máy là một nhánh của AI
d)
AI và học sâu là hai lĩnh vực không liên quan đến học máy
4.
Điểm đặc trưng của học máy có giám sát (supervised learning) là gì?
a)
Dữ liệu đầu vào không có nhãn
b)
Hệ thống học thông qua tương tác với môi trường
c)
Dữ liệu huấn luyện có cặp (đầu vào – đầu ra) hoặc (dữ liệu đầu vào - nhãn dữ liệu)
d)
Không cần sử dụng thuật toán học
5.
Một ứng dụng điển hình của học máy trong thương mại điện tử là gì?
a)
Dự đoán doanh thu quý
b)
Tạo hóa đơn điện tử
c)
Gợi ý sản phẩm cho người dùng dựa trên lịch sử mua hàng
d)
Tính toán giá vận chuyển
6.
Trong thị giác máy tính (Computer Vision), học máy giúp:
a)
Nâng cao độ phân giải màn hình
b)
Phân tích và nhận dạng các đối tượng trong ảnh hoặc video
c)
Tạo ảnh động
d)
Thiết kế giao diện người dùng
7.
Chọn 2 vai trò chính của học máy trong hệ thống trí tuệ nhân tạo:
a)
Tự động cải thiện hiệu suất qua trải nghiệm
b)
Chỉ lưu trữ dữ liệu
c)
Giúp hệ thống đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu
d)
Chỉ để biểu diễn dữ liệu trực quan
8.
Những ứng dụng nào sau đây là điển hình của học máy trong thị giác máy tính?
a)
Nhận diện khuôn mặt
b)
Gợi ý phim theo sở thích
c)
Phát hiện vật thể trong ảnh giao thông
d)
Tạo nhạc từ văn bản
9.
Một trong những ví dụ phổ biến nhất của học máy trong đời sống là [ ], nơi các mô hình học từ hành vi mua sắm của người dùng để đề xuất sản phẩm.
a)
trí tuệ cảm xúc
b)
ngành y tế
c)
thương mại điện tử
d)
trò chơi điện tử
10.
Khác với các thuật toán học máy truyền thống, học sâu sử dụng [ ] để trích xuất đặc trưng từ dữ liệu đầu vào.
a)
mạng neuron nhiều tầng
b)
cây quyết định
c)
mô hình tuyến tính
11.
Thư viện Pandas thường được sử dụng trong Python để làm gì?
a)
Vẽ biểu đồ nâng cao
b)
Xử lý ảnh số
c)
Phân tích và xử lý dữ liệu dạng bảng (DataFrame)
d)
Tính toán ma trận
12.
Tại sao nên sử dụng Anaconda khi làm việc với các dự án học máy?
a)
Vì Anaconda có thể chạy trên điện thoại
b)
Vì nó tự động hóa toàn bộ quá trình viết mã
c)
Vì Anaconda giúp cài đặt thư viện nhanh chóng và quản lý môi trường hiệu quả
d)
Vì Anaconda thay thế hoàn toàn Python
13.
Bạn muốn cài đặt thư viện scikit-learn trong môi trường Anaconda, lệnh nào phù hợp?
a)
conda run sklearn
b)
conda install scikit-learn
c)
pip install conda sklearn
d)
python install scikit
14.
Trong Jupyter Notebook, để hiển thị đồ thị từ thư viện matplotlib, bạn cần thêm dòng nào sau đây vào đầu notebook?
a)
%load matplotlib inline
b)
import matplotlib
c)
from matplotlib import inline
d)
%matplotlib inline
15.
Bạn đã viết chương trình Python phân tích dữ liệu bằng Pandas trên Jupyter Notebook. Khi cần lưu kết quả DataFrame thành file CSV, bạn nên dùng lệnh nào?
a)
df.to_csv('output.csv')
b)
save.csv(df)
c)
df.export_csv('output')
d)
write.csv(df, output)
16.
Học máy có thể chia thành các phương thức chính nào?
a)
Có giám sát, không giám sát, học tăng cường
b)
Tuyến tính, phi tuyến tính
c)
Học online, học offline
d)
Học giải thích, học suy luận
17.
Học tăng cường (reinforcement learning) khác với học có giám sát ở điểm nào?
a)
Nó không cần dữ liệu
b)
Mô hình học qua cơ chế phần thưởng (reward) và hình phạt (penalty)
c)
Không áp dụng được trong thực tế
d)
Không thể áp dụng với ảnh và video
18.
Học máy là một lĩnh vực trong AI tập trung vào việc xây dựng các hệ thống có khả năng [______] từ dữ liệu mà không cần lập trình rõ ràng.
a)
mô phỏng
b)
mã hóa
c)
lưu trữ
d)
học hỏi
19.
Mục đích chính của phần mềm Anaconda là gì?
a)
Tạo đồ họa 3D cho game
b)
Quản lý môi trường và thư viện Python cho khoa học dữ liệu
c)
Biên dịch mã C++
d)
Quản lý cơ sở dữ liệu
20.
Sau khi khởi động Anaconda Navigator, bạn muốn mở một trình biên tập mã đơn giản để viết và chạy Python. Bạn nên chọn công cụ nào?
a)
Visual Studio Code
b)
Anaconda Prompt
c)
Jupyter Notebook
d)
Git Bash
21.
Bạn đã cài đặt thành công thư viện scikit-learn trong môi trường Anaconda. Giả sử bạn muốn huấn luyện một mô hình phân loại đơn giản bằng thuật toán KNN (K-Nearest Neighbors), câu lệnh nào sau đây sẽ khởi tạo mô hình KNN với 5 láng giềng gần nhất?
a)
model = sklearn.KNeighborsClassifier(5)
b)
model = KNNClassifier(n_neighbors=5)
c)
model = sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
d)
model = KNeighbors(n=5)
22.
Mục tiêu cốt lõi của học máy trong các hệ thống thông minh là gì?
a)
Tăng tốc độ xử lý phần cứng cho máy tính
b)
Tự động hóa việc thu thập và lưu trữ dữ liệu lớn
c)
Tối ưu hóa khả năng suy luận logic của hệ chuyên gia
d)
Tìm ra các mô hình hoặc mẫu ẩn trong dữ liệu để đưa ra dự đoán hoặc quyết định
23.
Trong bối cảnh AI hiện nay, mục tiêu của học máy là gì?
a)
Hiển thị dữ liệu đầu vào dưới dạng hình ảnh
b)
Mô hình hóa hành vi con người bằng dữ liệu
c)
Tự động phát hiện quy luật hoặc dự đoán từ dữ liệu quá khứ
d)
Lưu trữ dữ liệu hiệu quả hơn
24.
Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), học máy thường được dùng để làm gì?
a)
Hiển thị văn bản
b)
Phân tích cú pháp và dự đoán ý nghĩa văn bản
c)
Dịch văn bản bằng tay
d)
Chuyển file ảnh sang text
25.
Học máy đóng vai trò như thế nào trong hệ thống trí tuệ nhân tạo hiện đại?
a)
Là công cụ phụ trợ chỉ được dùng trong ngành Robot
b)
Là thành phần trung tâm giúp hệ thống AI học hỏi từ dữ liệu và cải thiện theo thời gian
c)
Là phần mềm giúp AI giao tiếp bằng giọng nói
d)
Là công cụ chủ yếu để tạo hình ảnh mô phỏng 3D
26.
Học sâu (Deep Learning) khác biệt với học máy truyền thống ở điểm nào sau đây?
a)
Không dùng mạng neuron
b)
Không cần dữ liệu
c)
Dùng mạng neuron nhiều tầng để học đặc trưng phức tạp
d)
Dễ triển khai hơn trong mọi tình huống
27.
Tại sao học sâu lại yêu cầu phần cứng cao hơn học máy thông thường?
a)
Vì nó sử dụng ít dữ liệu
b)
Vì thuật toán khó viết
c)
Vì phải xử lý số lượng lớn tham số trong các tầng sâu
d)
Vì không thể cài trên máy cá nhân
28.
Trong y học, học máy có thể được sử dụng vào mục đích nào sau đây?
a)
Tạo dữ liệu giả
b)
Phân tích hình ảnh X-quang để hỗ trợ chẩn đoán bệnh
c)
Tự động hóa việc lấy mẫu
d)
Lưu trữ dữ liệu bệnh nhân
29.
Phương pháp nào sau đây là ví dụ điển hình của học không giám sát?
a)
Phân cụm (Clustering)
b)
Hồi quy tuyến tính (Linear regression)
c)
Giảm chiều dữ liệu (PCA)
d)
Phân loại nhị phân (Binary classification)
Reset
