Free Printable Untitled Quiz

Worksheets

Untitled Quiz

Total questions: 150

Worksheet time: 1hrs 15mins

Name

Class

Date

Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?

Hệ thống máy tính có khả năng thực hiện công việc cần đến trí tuệ con người

Một loại phần mềm xử lý văn bản

Một loại công nghệ phần cứng

Một phương pháp xử lý dữ liệu truyền thống

Ví dụ nào sau đây không phải là ứng dụng của trí tuệ nhân tạo?

Robot

Cảnh báo lỗi chính tả trong văn bản

Sinh giọng nói

Nhận diện giọng nói

AI được chia thành bao nhiêu loại chính?

Trong các loại AI, AI nào có khả năng thực hiện các tác vụ mà chỉ con người có thể làm được?

Generative AI

ANI (Artificial Narrow Intelligence)

AGI (Artificial General Intelligence)

Cả A và B

Machine Learning làm AI trở nên phổ biến như thế nào?

Dựa trên các quy tắc được định nghĩa tường minh bởi con người

Cho phép máy tính phân tích dữ liệu và cải thiện hiệu suất mà không cần lập trình rõ ràng

Dựa trên việc xử lý dữ liệu một cách thủ công

Dựa trên việc sử dụng các công cụ phần cứng tiên tiến

Học máy (Machine Learning) là gì?

Một phần mềm quản lý cơ sở dữ liệu

Một loại ngôn ngữ lập trình

Một công cụ phân tích dữ liệu thủ công

Một phương pháp cho phép máy tính học từ dữ liệu và cải thiện theo thời gian

Large Language Models (LLMs) hoạt động như thế nào?

Bằng cách phân tích dữ liệu hình ảnh

Bằng cách sử dụng thuật toán không có giám sát

Bằng cách dự đoán tuần tự các từ tiếp theo trong một câu

Bằng cách tương tác trực tiếp với con người

Big Data có các tính chất nào?

Variety, Value, Velocity, Veracity

Volume, Velocity, Variability, Visibility

Volume, Velocity, Variety, Variability

Volume, Value, Velocity, Veracity

Dữ liệu lớn (Big Data) là gì?

Dữ liệu có khối lượng lớn, bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc

Dữ liệu chỉ được thu thập từ internet

Dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ

Dữ liệu có khối lượng nhỏ

10.

Những ví dụ nào dưới đây là dữ liệu bán cấu trúc?

JSON, XML, CSV

ERP, CRM, Database

Image, Sensor data, Radar info

Video, Audio, Document

11.

Khoa học dữ liệu (Data Science) làm gì?

Áp dụng các phương pháp khoa học để phân tích dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định

Chỉ phân tích dữ liệu có cấu trúc

Chỉ lưu trữ dữ liệu mà không phân tích

Quản lý hệ thống máy chủ dữ liệu

12.

Công việc của một Data Scientist thường liên quan đến những gì?

Quản lý cơ sở dữ liệu

Lập trình web

Xử lý văn bản và tạo ra báo cáo

Phân tích thống kê và biểu diễn dữ liệu

13.

Trí tuệ nhân tạo (AI) trong ngành công nghiệp ô tô có thể ứng dụng trong lĩnh vực nào?

Hệ thống lái tự động

Xử lý văn bản

Quản lý tài chính

Thiết kế website

14.

Dữ liệu trong Khoa học dữ liệu có thể đến từ đâu?

Chỉ từ các ứng dụng di động

Chỉ từ máy tính cá nhân

Chỉ từ các hệ thống quản lý doanh nghiệp

Từ nhiều nguồn như điện thoại, internet, và các thiết bị cảm biến

15.

Học máy (Machine Learning) cho phép hệ thống làm gì theo thời gian?

Tự cải thiện hiệu suất khi được cung cấp thêm dữ liệu

Tự động tạo ra các dữ liệu mới

Tự động quản lý hệ thống mạng

Tự động hóa các tác vụ văn phòng

16.

Generative AI là gì?

Một loại AI có khả năng sáng tạo và tạo ra các nội dung mới

Một phương pháp tối ưu hóa dữ liệu

Một phần mềm quản lý cơ sở dữ liệu

Một công cụ phân tích dữ liệu thủ công

17.

Ứng dụng của AI trong ngành ngân hàng và tài chính là gì?

Quản lý hệ thống mạng

Thiết kế giao diện người dùng

Phân tích rủi ro và phát hiện gian lận

Quản lý kho hàng

18.

Cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu bao gồm những vị trí nào?

Sales manager, Marketing Coordinator, Customer service representative

Content writer, Graphic designer, SEO specialist

Data analyst, Machine learning engineer, Data scientist

Network administrator, Web developer, System engineer

19.

Nguyên lý hoạt động của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như thế nào?

Sử dụng học máy không có giám sát để phân tích hình ảnh

Dùng các thuật toán tối ưu hóa để tìm kiếm thông tin

Sử dụng học máy có giám sát để dự đoán tuần tự các từ tiếp theo

Dùng các quy tắc định nghĩa sẵn để xử lý văn bản

20.

Các bài toán trong học máy thường bao gồm những loại nào?

Bài toán tìm kiếm, bài toán sắp xếp, bài toán tối ưu hóa

Bài toán hồi quy, bài toán phân loại dữ liệu, bài toán phân cụm dữ liệu

Bài toán xử lý hình ảnh, bài toán xử lý âm thanh, bài toán xử lý văn bản

Bài toán quản lý cơ sở dữ liệu, bài toán quản lý hệ thống mạng, bài toán lập trình

21.

Những bước nào sau đây là một phần của quá trình phát triển sản phẩm AI/KHDL?

Thu thập dữ liệu, Tiền xử lý dữ liệu, Chuẩn bị dữ liệu

Phân tích yêu cầu người dùng, Kiểm thử phần mềm, Triển khai phần mềm

Thiết kế giao diện người dùng, Tạo báo cáo, Lập kế hoạch dự án

Đánh giá hiệu quả hệ thống, Báo trì phần mềm, Phát triển phần mềm

22.

Định nghĩa bài toán AI/KHDL bao gồm những yếu tố nào?

Xác định dữ liệu đầu vào và đầu ra, Phân tích yêu cầu kinh doanh, Đánh giá rủi ro dự án

Xác định trường thông tin (features) và biến dự đoán (label), Xác định chiến lược thu thập dữ liệu, Đánh giá tính khả thi của sử dụng học máy

Lập kế hoạch dự án, Tạo mô hình dữ liệu, Xác định mục tiêu kinh doanh

Đánh giá hiệu quả dự án, Tạo mẫu thử nghiệm, Thu thập dữ liệu người dùng

23.

Những vai trò nào sau đây thường tham gia trong một dự án AI/KHDL?

Nhà thiết kế UX/UI, Kỹ sư phần mềm, Quản lý dự án

Nhà phân tích thị trường, Chuyên gia tài chính, Nhân viên bán hàng

Kỹ sư hệ thống, Chuyên gia bảo mật, Kế toán viên

Chuyên gia về lĩnh vực, Nhà khoa học dữ liệu, Kỹ sư dữ liệu

24.

Quá trình ETL trong xử lý dữ liệu bao gồm các bước nào?

Lưu trữ dữ liệu, Phân tích dữ liệu, Tạo báo cáo từ dữ liệu

Trích xuất dữ liệu, Biến đổi dữ liệu, Tải dữ liệu vào hệ thống lưu trữ

Trích xuất dữ liệu thô, Lọc dữ liệu, Phân loại dữ liệu

Tải dữ liệu vào hệ thống, Biến đổi dữ liệu, Trích xuất dữ liệu từ nguồn

25.

Khi gặp dữ liệu thiếu trong quá trình tiền xử lý, bạn nên làm gì?

Thêm dữ liệu giả định để thay thế cho dữ liệu thiếu

Thay thế dữ liệu thiếu bằng giá trị 0 hoặc giá trị trung bình

Bỏ qua dữ liệu thiếu và tiếp tục với dữ liệu hiện có

Loại bỏ tất cả các hàng có dữ liệu thiếu

26.

Tại sao việc xác định mục tiêu kinh doanh lại quan trọng trong dự án AI/KHDL?

Nó giúp tiết kiệm chi phí phát triển phần mềm

Nó đảm bảo rằng dự án sẽ hoàn thành đúng thời hạn

Nó giúp xác định rõ ràng vấn đề cần giải quyết và cách đánh giá thành công

Nó giúp xác định các yêu cầu kỹ thuật của hệ thống

27.

Trong một dự án AI, ai là người chịu trách nhiệm chính về việc thu thập và xử lý dữ liệu?

Nhà khoa học dữ liệu

Chuyên gia về lĩnh vực

Kỹ sư phần mềm

Kỹ sư dữ liệu

28.

Biến mục tiêu (target) trong bài toán nhận diện gian lận bảo hiểm thường là gì?

Số tiền yêu cầu bồi thường

Loại bảo hiểm mà khách hàng đã mua

Liệu yêu cầu bảo hiểm có phải là gian lận hay không (1: Có, 0: Không)

Độ tuổi của khách hàng

29.

Dữ liệu nào sau đây thường được sử dụng để phát hiện gian lận bảo hiểm?

Lịch sử yêu cầu bồi thường, Hành vi bất thường, Điểm tín dụng

Địa điểm của khách hàng, Loại bảo hiểm, Tình trạng hôn nhân

Nghề nghiệp của khách hàng, Thời gian kể từ khi hợp đồng được cấp, Tần suất giao dịch

Tất cả các câu trên đều đúng

30.

Khi nào bạn cần sử dụng quá trình ELT thay vì ETL?

Khi dữ liệu có cấu trúc và cần được phân tích ngay lập tức

Khi dữ liệu không có cấu trúc hoặc có cấu trúc và cần tải vào dạng thô trước khi biến đổi

Khi dữ liệu cần biến đổi trước khi tải vào hệ thống

Khi dữ liệu cần được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu quan hệ

31.

Giá trị Mode của dãy số $[4, 4, 6, 6, 6, 7, 8, 9]$ là gì?

4 và 6

32.

Giá trị trung vị (Median) của dãy số [10, 20, 30, 40, 50] là gì?

33.

Giá trị trung bình (Mean) của dãy số [10, 20, 30, 40, 50] là gì?

34.

Hiệp phương sai (Covariance) giữa hai biến số X và Y với X = [1, 2, 3, 4, 5] và Y = [2, 4, 6, 8, 10] là gì?

4.0

2.5

3.0

5.0

35.

Hệ số tương quan (Correlation coefficient) giữa hai biến số X và Y với X = [1, 2, 3, 4, 5] và Y = [2, 4, 6, 8, 10] là gì?

1.0

0.8

0.9

0.7

36.

Standard deviation (Độ lệch chuẩn) của dãy số [3, 7, 5, 9, 2] là gì?

3.16

2.83

2.91

3.00

37.

Phương sai (Variance) của dãy số [3, 7, 5, 9, 2] là gì?

8.0

6.8

7.2

6.0

38.

Giá trị Mode của dãy số [3, 3, 7, 5, 9, 2, 3] là gì?

39.

Giá trị trung vị (Median) của dãy số [3, 7, 5, 9, 2] là gì?

40.

Giá trị trung bình (Mean) của dãy số [3, 7, 5, 9, 2] là gì?

5.2

4.2

5.2

6.0

41.

Biểu đồ nào sau đây tốt nhất để hiển thị xu hướng theo thời gian?

Biểu đồ đường

Biểu đồ tròn

Biểu đồ thanh

Biểu đồ tán xạ

42.

Biểu đồ nào thường được sử dụng để so sánh tỉ lệ của các danh mục khác nhau?

Biểu đồ tròn

Biểu đồ histogram

Biểu đồ đường

Biểu đồ hộp

43.

Biểu đồ nào tốt nhất để hiển thị phân bố của một biến đơn?

Biểu đồ histogram

Biểu đồ hộp

Biểu đồ đường

Biểu đồ tròn

44.

Trong biểu đồ tán xạ, mỗi điểm dữ liệu đại diện cho gì?

Quan hệ giữa hai biến

Giá trị trung bình của dữ liệu

Tần suất của một danh mục

Phân bố của dữ liệu

45.

Biểu đồ hộp hiển thị những gì?

Trung vị hoặc/và phân bố của dữ liệu

Tần suất của một tập hợp dữ liệu

46.

Biểu đồ nhiệt (heatmap) được sử dụng để làm gì?

Biểu thị mật độ hoặc cường độ của dữ liệu

So sánh tỉ lệ

Hiển thị dữ liệu phân cấp

Hiển thị dữ liệu thời gian

47.

Biểu đồ nào thường được sử dụng để hiển thị dữ liệu phân cấp?

Là một loại biểu đồ khác

Biểu đồ đường

Biểu đồ tròn

Biểu đồ tán xạ

48.

Biểu đồ nào tốt nhất để hiển thị mối quan hệ giữa hai biến liên tục?

Biểu đồ tán xạ

Biểu đồ thanh

Biểu đồ tròn

Biểu đồ đường

49.

Dữ liệu dạng nào thường được biểu diễn tốt nhất bằng biểu đồ thanh?

Dữ liệu phân loại

Dữ liệu thời gian

Dữ liệu liên tục

Dữ liệu phân cấp

50.

Biểu đồ nào thường được sử dụng để hiển thị tổng tích lũy theo thời gian?

Biểu đồ vùng (area chart)

Biểu đồ đường

Biểu đồ thanh

Biểu đồ tròn

51.

Học máy (hay Machine learning) là gì?

Một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo cho phép thiết bị học từ trải nghiệm mà không cần lập trình.

Một phương pháp lập trình trực tiếp cho thiết bị thực hiện nhiệm vụ.

Một loại phần mềm máy tính sử dụng thuật toán cố định.

Một cách để con người lập trình trực tiếp tất cả các nhiệm vụ.

52.

Dữ liệu đầu vào và đầu ra trong huấn luyện mô hình học máy là gì?

Đầu vào: Dữ liệu và thông tin cần dự đoán; Đầu ra: các quy tắc (hay mô hình)

Đầu vào: Quy tắc; Đầu ra: Dữ liệu.

Đầu vào: Thông tin cần dự đoán; Đầu ra: Dữ liệu và quy tắc.

Đầu vào: Dữ liệu; Đầu ra: Quy tắc.

53.

Tuần tự các bước chính của huấn luyện mô hình học máy?

thu thập dữ liệu, tiền xử lý dữ liệu, lựa chọn mô hình, huấn luyện mô hình, và đánh giá mô hình.

thu thập dữ liệu, lựa chọn mô hình, huấn luyện mô hình, và đánh giá mô hình.

lựa chọn mô hình, thu thập dữ liệu, tiền xử lý dữ liệu, huấn luyện mô hình, và đánh giá mô hình.

huấn luyện mô hình, lựa chọn mô hình, thu thập dữ liệu, tiền xử lý dữ liệu, và đánh giá mô hình.

54.

Trong học máy, overfit là gì?

Mô hình học quá chi tiết và không thể tổng quát hóa

Mô hình không đủ phức tạp và không học được từ dữ liệu

Mô hình vừa đủ phức tạp để học từ dữ liệu

Mô hình không có khả năng học.

55.

Một ví dụ về ứng dụng của không phải là học máy?

Hệ thống trả lời tự động ở máy bán hàng tự động Phenikaa

Ứng dụng nhận diện giọng nói của Google

Xe tự lái của Phenikaa-X

Hệ thống gợi ý khách hàng của Shopee

56.

Trong học máy, mục tiêu của thuật toán hồi quy là gì?

Dự đoán giá trị liên tục

Phân loại dữ liệu vào các nhóm

Giảm số chiều của dữ liệu

Tìm kiếm các cụm trong dữ liệu

57.

Thuật toán Gradient Descent dùng để làm gì trong học máy?

Tối ưu hóa hàm mất mát (hàm loss)

Phân loại dữ liệu

Giảm số chiều của dữ liệu

Chia dữ liệu thành các cụm

58.

Trong học máy, hiện tượng Underfitt xảy ra khi nào?

Mô hình quá đơn giản và không phù hợp với dữ liệu huấn luyện

Mô hình quá phức tạp và phù hợp tốt với dữ liệu huấn luyện nhưng kém trên dữ liệu kiểm tra

Dữ liệu không đủ để huấn luyện mô hình

Mô hình có quá nhiều tham số

59.

Ví dụ nào sau đây thuộc bài toán học máy không giám sát?

phân nhóm khách hàng dựa trên hành vi mua sắm của họ.

Phân loại thư đến có phải là thư rác hay không

Dự đoán giá cổ phiếu tăng giảm

Phân loại các quyền sách trong thư viện

60.

Phát triển game tự chơi (ví dụ game Mario) thì nên sử dụng loại học máy nào?

Học tăng cường

Học giám sát

Học không giám sát

Học bán giám sát (kết hợp cả giám sát và không giám sát)

61.

Cho biểu đồ bên dưới, hỏi biểu đồ này thuộc loại là gì?

Biểu đồ dạng cột

Biểu đồ phân tán

Biểu đồ tần suất

Biểu đồ dạng tròn

62.

Cho 5 mẫu dữ liệu bất động sản có hai trường thông tin X = "lãi ngân hàng" và Y = "giá nhà đất/m2". Hãy tính Giá trị trung bình (Mean) của dữ liệu theo trường thông tin X.

7.1

6.8

7.5

7.0

63.

Cho 5 mẫu dữ liệu bất động sản có hai trường thông tin X = "lãi ngân hàng" và Y = "giá nhà đất/m2". Hãy tính Trung vị (Median) của dữ liệu theo trường thông tin X.

7.5

7.1

6.0

8.0

64.

Cho 5 mẫu dữ liệu bất động sản có hai trường thông tin X = "lãi ngân hàng" và Y = "giá nhà đất/m2". Hãy tính Giá trị trung bình (Mean) của dữ liệu theo trường thông tin Y.

9.62

9.50

8.40

10.00

65.

Cho 5 mẫu dữ liệu bất động sản có hai trường thông tin X = "lãi ngân hàng" và Y = "giá nhà đất/m2". Hãy tính Trung vị (Median) của dữ liệu theo trường thông tin Y.

8.4

9.6

8.0

12.0

66.

Dựa trên bảng dữ liệu 5 mẫu với X (lãi suất %) và Y (nghìn VNĐ/cổ), chọn Giá trị trung bình của X.

6.1

6.8

7.0

5.5

67.

Với bảng dữ liệu 5 mẫu ở Câu 1, chọn Trung vị của X.

6.5

68.

Với bảng dữ liệu 5 mẫu ở Câu 1, chọn Giá trị trung bình của Y.

10.6

9.8

69.

Với bảng dữ liệu 5 mẫu ở Câu 1, chọn Trung vị của Y.

70.

Với bảng dữ liệu 5 mẫu ở Câu 1, chọn Phương sai của X.

3.44

2.16

2.00

6.96

71.

Với bảng dữ liệu 5 mẫu ở Câu 1, chọn Phương sai của Y.

2.24

2.96

6.96

72.

Với bảng dữ liệu 5 mẫu ở Câu 1, chọn Độ lệch chuẩn của X.

1.855

1.47

1.414

2.64

73.

Với bảng dữ liệu 5 mẫu ở Câu 1, chọn Độ lệch chuẩn của Y.

1.414

1.72

1.497

2.64

74.

Với bảng dữ liệu 5 mẫu ở Câu 1, chọn Hiệp phương sai giữa X và Y.

2.6

2.04

-0.4

-1.94

75.

Với bảng dữ liệu 5 mẫu ở Câu 1, chọn Hệ số tương quan giữa X và Y.

0.99

0.81

-0.70

-0.40

76.

Kết quả thống kê cho dữ liệu sinh viên (X: điểm toán, Y: điểm anh văn) gồm 5 mẫu. Chọn Giá trị trung bình của X.

6.1

6.5

6.8

6.0

77.

Với bảng dữ liệu 5 mẫu ở Câu 2, chọn Trung vị của X.

6.5

78.

Với bảng dữ liệu 5 mẫu ở Câu 2, chọn Giá trị trung bình của Y.

6.4

6.0

6.8

5.6

79.

Với bảng dữ liệu 5 mẫu ở Câu 2, chọn Trung vị của Y.

80.

Với bảng dữ liệu 5 mẫu ở Câu 2, chọn Phương sai của X.

3.44

2.16

2.00

6.96

81.

Với bảng dữ liệu 5 mẫu ở Câu 2, chọn Phương sai của Y.

2.24

2.00

2.96

6.96

82.

Với bảng dữ liệu 5 mẫu ở Câu 2, chọn Độ lệch chuẩn của X.

1.855

1.47

1.414

1.72

83.

Với bảng dữ liệu 5 mẫu ở Câu 2, chọn Độ lệch chuẩn của Y.

1.497

1.414

1.72

2.64

84.

Với bảng dữ liệu 5 mẫu ở Câu 2, chọn Hiệp phương sai giữa X và Y.

-1.94

2.04

2.60

-0.40

85.

Với bảng dữ liệu 5 mẫu ở Câu 2, chọn Hệ số tương quan giữa X và Y.

-0.7

0.81

0.99

-0.4

86.

Cho 5 mẫu dữ liệu bất động sản với X = lãi ngân hàng (%) và Y = giá nhà đất/m2 (triệu VNĐ/m2). Chọn Giá trị trung bình của X.

6.8

6.5

7.0

6.1

87.

Với bảng dữ liệu 5 mẫu ở Câu 3, chọn Trung vị của X.

6.5

88.

Với bảng dữ liệu 5 mẫu ở Câu 3, chọn Giá trị trung bình của Y.

9.2

9.0

8.6

10.0

89.

Với bảng dữ liệu 5 mẫu ở Câu 3, chọn Trung vị của Y.

90.

Với bảng dữ liệu 5 mẫu ở Câu 3, chọn Phương sai của X.

2.16

3.44

2.00

2.96

91.

Với bảng dữ liệu 5 mẫu ở Câu 3, chọn Phương sai của Y.

2.96

2.24

6.96

2.00

92.

Với bảng dữ liệu 5 mẫu ở Câu 3, chọn Độ lệch chuẩn của X.

1.47

1.855

1.414

1.72

93.

Với bảng dữ liệu 5 mẫu ở Câu 3, chọn Độ lệch chuẩn của Y.

1.72

1.497

1.414

2.64

94.

Với bảng dữ liệu 5 mẫu ở Câu 3, chọn Hiệp phương sai giữa X và Y.

2.04

2.60

-0.40

-1.94

95.

Với bảng dữ liệu 5 mẫu ở Câu 3, chọn Hệ số tương quan giữa X và Y.

0.81

0.99

-0.70

-0.40

96.

Kết quả thống kê cho dữ liệu tài chính với X (lãi suất %) và Y (nghìn VNĐ/cổ) gồm 5 mẫu. Chọn Giá trị trung bình của X.

6.5

6.1

6.8

7.0

97.

Với bảng dữ liệu 5 mẫu ở Câu 4, chọn Trung vị của X.

6.5

7.5

98.

Với bảng dữ liệu 5 mẫu ở Câu 4, chọn Giá trị trung bình của Y.

11.8

11.0

12.0

10.6

99.

Với bảng dữ liệu 5 mẫu ở Câu 4, chọn Trung vị của Y.

100.

Với bảng dữ liệu 5 mẫu ở Câu 4, chọn Phương sai của X.

3.44

2.16

6.96

101.

Với bảng dữ liệu 5 mẫu ở Câu 4, chọn Phương sai của Y.

6.96

2.24

2.96

2.00

102.

Với bảng dữ liệu 5 mẫu ở Câu 4, chọn Độ lệch chuẩn của X.

1.414

1.855

1.47

2.64

103.

Với bảng dữ liệu 5 mẫu ở Câu 4, chọn Độ lệch chuẩn của Y.

2.64

1.72

1.497

1.414

104.

Với bảng dữ liệu 5 mẫu ở Câu 4, chọn Hiệp phương sai giữa X và Y.

-0.4

2.04

2.60

-1.94

105.

Dữ liệu được biểu diễn bởi hình dưới đây cho thấy xu hướng gì: đồng biến (positive relationship), nghịch biến (negative relationship), hay không quan hệ (no relationship)?

Đồng biến (positive relationship)

Nghịch biến (negative relationship)

Không quan hệ (no relationship)

106.

Tập dữ liệu có liên quan đến các lĩnh vực nào?

Chỉ liên quan đến công nghệ thông tin

Chỉ liên quan đến khoa học

Chỉ liên quan đến lĩnh vực xã hội

Liên quan đến nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như khoa học, y tế, kinh tế và xã hội học

107.

Tại sao khoa học dữ liệu quan trọng trong thời đại số hóa?

Tất cả các phương án trên

Vì khoa học dữ liệu giúp tạo ra giá trị cho doanh nghiệp thông qua phân tích dữ liệu

Vì khoa học dữ liệu giúp phát hiện và giải quyết các vấn đề liên quan đến dữ liệu trong thời đại số hóa

Vì khoa học dữ liệu chỉ hữu ích cho nghiên cứu học thuật

108.

Sau khi thực hiện chuẩn hóa dữ liệu bạn sẽ có

Tất cả các phương án trên

Dữ liệu trở nên có tính thống nhất và chuẩn hóa

Dữ liệu trên có thể dễ dàng hơn trong việc truy xuất và phân tích

Dữ liệu trở nên đồng nhất và giảm thiểu lỗi

109.

Bước nào sau đây không thuộc vòng đời xây dựng mô hình học máy

Đánh giá chất lượng mô hình

Định nghĩa bài toán kinh doanh thành bài toán học máy

Chuẩn bị dữ liệu cho mô hình

Đánh giá tính hiệu quả về mặt kinh tế của mô hình

110.

Một doanh nghiệp có một tập lớn khách hàng với các thông tin như thu nhập, công việc, quê quán. Mô hình học máy được huấn luyện cho phép “tìm được các khách hàng tương tự nhau trong tập dữ liệu trên” thuộc loại mô hình học nào dưới đây?

Mô hình học có giám sát (supervised learning)

Mô hình học không giám sát (unsupervised learning)

Mô hình học tăng cường (Reinforcement learning)

Mô hình hồi quy (regression model)

111.

Trong học máy, học có giám sát khác học không có giám sát ở điểm nào?

Trong học có giám sát cần lượng dữ liệu lớn, ngược lại dữ liệu trong phương pháp học không có giám cần ít dữ liệu

Trong học có giám sát dữ liệu không cần nhãn, ngược lại dữ liệu trong phương pháp học không có giám cần gián nhãn

Trong học có giám sát ứng dụng cho các bài toán AI, ngược lại phương pháp học không có giám ứng dụng trong các bài toán gợi ý sản phẩm

Trong học có giám sát dữ liệu cần gián nhãn, ngược lại dữ liệu trong phương pháp học không có giám không cần gián nhãn

112.

Dữ liệu nào không thuộc loại dữ liệu không có cấu trúc?

Tệp văn bản

Đoạn phim

Bảng tính Excel

Tất cả các loại trên

Hình ảnh số

113.

Ví dụ về dữ liệu có cấu trúc là gì?

Tập tin văn bản

Đoạn phim

Hình ảnh số

Bảng tính Excel

114.

Từ mô hình dự đoán giá nhà như sau: $\text{giá\_nhà} = a \times \text{diện\_tích} + b$ . Quá trình tối ưu của hàm mất mát sẽ được thực hiện bằng phương pháp Gradient descent (suy giảm độ dốc). Nếu quá trình tối ưu bắt đầu bằng dự đoán $a = 0.0$ và $b = 0.0$ , đạo hàm của hàm loss ở theo a và b tại 2 giá trị ban đầu này là $-22.11$ và $11.22$ . Hỏi sau 1 bước tối ưu, với tốc độ học là $0.1$ , giá trị mới của $a$ và $b$ là bao nhiêu?

$a = 2.211,\ b = -1.122$

$a = -22.11,\ b = 11.22$

$a = -2.211,\ b = 1.122$

$a = 1.122,\ b = -2.211$

115.

Từ mô hình đoán giá tình hình kinh tế Việt Nam: $\text{thu\_nhập} = a \times \text{khối\_lượng\_hàng\_xuất\_khẩu} + b$ . Quá trình tối ưu của hàm mất mát sẽ được thực hiện bằng phương pháp Gradient descent. Nếu quá trình tối ưu bắt đầu bằng dự đoán $a = 0.0$ và $b = 0.0$ , đạo hàm của hàm loss ở theo $a$ và $b$ tại 2 giá trị ban đầu này là $32.11$ và $-12.11$ . Hỏi sau 1 bước tối ưu, với tốc độ học là $0.1$ , giá trị mới của $a$ và $b$ là bao nhiêu?

$a = -1.211,\ b = 3.211$

$a = 3.211,\ b = -1.211$

$a = -3.211,\ b = 1.211$

$a = -3.011,\ b = 1.211$

116.

Giá trị $R^2$ trong mô hình hồi quy tuyến tính biểu thị điều gì?

Độ dốc của đường hồi quy

Mức độ phù hợp của mô hình

Sai số chuẩn của ước lượng

Giá trị trung bình của biến độc lập

117.

Điều kiện nào sau đây là cần thiết để mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản hoạt động tốt?

Biến phụ thuộc phải là biến nhị phân

Mối quan hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc

Phân phối chuẩn của các biến độc lập

Các biến độc lập không tương quan với nhau

118.

Hồi quy tuyến tính đơn giản nhằm mục đích dự đoán giá trị của biến nào?

Biến phụ thuộc

Biến độc lập

Biến số dư

Biến dự đoán

119.

Độ đo nào sau đây không phải là độ đo đánh giá mô hình hồi quy tuyến tính?

Precision

Mean Squared Error (MSE)

R-squared

Mean Absolute Error (MAE)

120.

Hệ số $\beta_1$ trong phương trình hồi quy tuyến tính $y=\beta_0+\beta_1x+\varepsilon$ biểu thị điều gì?

Sai số ngẫu nhiên

Giá trị của biến độc lập

Độ dốc của đường hồi quy

Giá trị kỳ vọng của y

121.

Hồi quy logistic và hồi quy tuyến tính khác nhau như thế nào?

Tất cả các phương án trên

Hồi quy logistic sử dụng hàm sigmoid để tính toán đầu ra, trong khi hồi quy tuyến tính không sử dụng hàm sigmoid

Hồi quy logistic được dùng cho bài toán phân loại, trong khi hồi quy tuyến tính được sử dụng cho bài toán dự báo giá trị

Hồi quy logistic có đầu ra dạng xác suất, trong khi hồi quy tuyến tính có đầu ra là giá trị liên tục

122.

Các đặc trưng (features) trong bài toán phân loại được sử dụng để làm gì?

Để biểu diễn dữ liệu vào mô hình

Để xác định đầu ra của mô hình

Để tối ưu hàm mất mát

Để tính toán hàm mất mát

123.

Hồi quy logistic có thể sử dụng các phương pháp tối ưu hóa nào để tìm nghiệm gần đúng?

Tất cả các phương pháp trên

Mini-batch gradient descent

Stochastic gradient descent

Gradient descent

124.

Trong bài toán phân loại, hàm sigmoid được sử dụng để làm gì?

Chuyển đổi đầu ra thành xác suất

Tính toán hàm mất mát

Tối ưu hàm mất mát

Chuyển đổi đầu vào thành xác suất

125.

Hồi quy logistic được sử dụng để giải quyết bài toán gì?

Bài toán phân loại

Bài toán hồi quy

Bài toán dự báo

Bài toán tối ưu hóa

126.

Trong hình cây quyết định cho trước, node A là loại node gì?

Node root (node gốc)

Node decision (node quyết định)

Node leaf (node lá)

Node thuộc tính trung gian

127.

Trong hình cây quyết định cho trước, node B là loại node gì?

Node root (node gốc)

Node decision (node quyết định)

Node leaf (node lá)

Node thuộc tính trung gian

128.

Trong hình cây quyết định cho trước, node K là loại node gì?

Node root (node gốc)

Node decision (node quyết định)

Node leaf (node lá)

Node thuộc tính trung gian

129.

Điều nào sau đây không phải là một metric phân loại?

Mean Squared Error

Precision

Recall

F1 score

130.

Một mô hình phân loại xe có kết quả ma trận nhầm lẫn như sau: hàng là giá trị thực (ô tô, xe máy), cột là dự đoán (ô tô, xe máy). Ô tô dự đoán đúng 50, ô tô dự đoán nhầm sang xe máy 10; xe máy dự đoán nhầm sang ô tô 5, xe máy dự đoán đúng 35. Độ chính xác (accuracy) của mô hình là bao nhiêu?

0.85

0.90

0.75

0.95

131.

Với cùng ma trận nhầm lẫn: Ô tô dự đoán đúng 50, dự đoán nhầm sang xe máy 10; xe máy dự đoán nhầm sang ô tô 5, dự đoán đúng 35. Độ chuẩn xác (precision) cho lớp Ô tô là bao nhiêu?

0.90

0.75

0.80

0.85

132.

Với cùng ma trận nhầm lẫn: Ô tô dự đoán đúng 50, dự đoán nhầm sang xe máy 10; xe máy dự đoán nhầm sang ô tô 5, dự đoán đúng 35. Độ phủ (recall) cho lớp Ô tô là bao nhiêu?

0.83

0.85

0.90

0.75

133.

Từ mô hình dự đoán giá nhà: giá_nhà = a*diện_tích + b. Quá trình tối ưu của hàm mất mát thực hiện bằng phương pháp Gradient descent. Bắt đầu với $a=0.0$ và $b=0.0$ , đạo hàm của hàm loss theo $a$ và $b$ tại giá trị ban đầu lần lượt là $-22.11$ và $11.22$ . Với tốc độ học $0.1$ , sau 1 bước tối ưu, giá trị mới của $a$ và $b$ là bao nhiêu?

a = 2.211, b = -1.122

a = -22.11, b = 11.22

a = -2.211, b = 1.122

a = 1.122, b = -2.211

134.

Theo mô tả quy trình, những bước nào là một phần của việc tìm các thông số $a$ và $b$ cho mô hình giá_nhà = a*diện_tích + b? (chọn nhiều đáp án)

Thu thập dữ liệu diện tích nhà và giá nhà cho rất nhiều mẫu khác nhau

Chia tập mẫu dữ liệu trên thành tập huấn luyện và test theo tỷ lệ 80%:20%

Định nghĩa hàm mất mát (loss) theo a và b dựa trên các số liệu huấn luyện

Tối ưu hàm mất mát và xác định a và b ứng giá trị làm hàm mất mát cực tiểu

Đánh giá mô hình dựa trên tập mẫu test

135.

Từ mô hình dự đoán thu nhập kinh tế Việt Nam: thu_nhập = a*khoi_luong_hang_xuat_khau + b. Quá trình tối ưu dùng Gradient descent. Bắt đầu với $a=0.0$ và $b=0.0$ , đạo hàm của hàm loss theo $a$ và $b$ tại giá trị ban đầu lần lượt là $32.11$ và $-12.11$ . Với tốc độ học $0.1$ , sau 1 bước tối ưu, giá trị mới của $a$ và $b$ là bao nhiêu?

a = -3.211, b = 1.211

a = 2.211, b = -1.211

a = -3.011, b = 1.211

a = -1.211, b = 3.211

136.

Giá trị $R^2$ trong mô hình hồi quy tuyến tính biểu thị điều gì?

Mối quan hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc

Phân phối chuẩn của các biến độc lập

Các biến độc lập không tương quan với nhau

Biến phụ thuộc phải là biến nhị phân

137.

Hệ số $\beta_1$ trong phương trình hồi quy tuyến tính $y=\beta_0+\beta_1x+e$ biểu thị điều gì?

Độ dốc của đường hồi quy

Giá trị kỳ vọng của y

Sai số ngẫu nhiên

Giá trị của biến độc lập

138.

Mục tiêu của khoa học dữ liệu là gì?

Nghiên cứu để lưu trữ và quản lý dữ liệu

Tất cả các đáp án đều đúng

Để trực quan hóa dữ liệu và xây dựng báo cáo

Nghiên cứu để trích xuất các giá trị ẩn trong dữ liệu phục vụ việc đưa ra quyết định để giải quyết một bài toán nghiệp vụ nào đó

139.

Phần mềm nào sau đây KHÔNG phải là công cụ chính của khoa học dữ liệu?

Các phần mềm xử lý bảng tính (spreadsheet – Excel)

Ngôn ngữ lập trình R

Ngôn ngữ lập trình Python

Microsoft Word

140.

Định nghĩa của khoa học dữ liệu là gì?

Là lĩnh vực nghiên cứu liên ngành kết hợp toán thống kê khoa học dữ liệu và một số kiến thức chuyên môn sâu của dữ liệu để tìm kiếm các quy luật từ các tập dữ liệu

Là việc sử dụng các mô hình thống kê để phân tích dữ liệu

Là quá trình thu thập lưu trữ và quản lý dữ liệu

Là việc tạo ra các biểu đồ trực quan hóa dữ liệu để trình bày các quy luật trong dữ liệu

141.

Vai trò của nhà khoa học dữ liệu là gì?

Xây dựng các mô hình bảo mật và thuật toán

Xây dựng các phương thức trao đổi thông tin tóm tắt bản chất của dữ liệu với các bên liên quan

Tất cả các phương án khác

Thu thập và làm sạch dữ liệu

142.

Mục đích chính trong công việc của các nhà khoa học dữ liệu là gì?

Cải tiến quá trình xây dựng các quyết định trong kinh doanh

Tất cả các phương án khác

Hỗ trợ các nghiên cứu khoa học

Cung cấp các gợi ý cho việc phát triển sản phẩm và dịch vụ mới

143.

Các kỹ năng cần có để thực thi một nhà phân tích dữ liệu cần có?

Kỹ năng lập trình

Kỹ năng phân tích thống kê dữ liệu

Tất cả các kỹ năng được liệt kê

Kỹ năng giao tiếp và trình bày

144.

Một đặc trưng của các mẫu (đối tượng) trong tập dữ liệu là gì?

Là một hàng trong bảng dữ liệu

Là một thuộc tính của các mẫu trong dữ liệu

Là một đối tượng trong tập dữ liệu

Là một tập hợp các đối tượng được nghiên cứu

145.

Phát biểu nào sau đây là KHÔNG chính xác?

Giá trị trung bình của một tập dữ liệu luôn nhỏ hơn giá trị lớn nhất

Phương sai là đại lượng đặc trưng cho độ phân tán của tập dữ liệu

Phương sai là đại lượng đo lường dữ liệu

Giá trị trung bình của một tập dữ liệu luôn lớn hơn giá trị nhỏ nhất

146.

Đại lượng nào sau đây không được coi là đặc trưng thống kê về cân nặng của một đàn gà trong một doanh trại?

Giá trị trung vị (median)

Phương sai (Variance)

Giá trị trung bình (Mean)

Tên người chủ trại

147.

Cho tập dữ liệu $X=[x_1\ x_2\ \ldots\ x_m]$ biểu thức tính giá trị trung bình của tập dữ liệu là?

$\frac{x_1+x_2+\ldots+x_m}{m+1}$

$\frac{x_1+x_2+\ldots+x_m}{m-1}$

$\frac{x_1+x_2+\ldots+x_m}{m}$

$\frac{x_1+x_2+\ldots+x_m}{2m}$

148.

Công cụ nào sau đây KHÔNG được dùng để biểu diễn trực quan hóa dữ liệu?

Scatter plot

Bar plot

Các mô hình hồi quy tuyến tính (linear regression)

Box plot

149.

Cho histogram của dữ liệu về tuổi của khách hàng như sau: Hỏi trong tập dữ liệu trên tuổi nhỏ nhất và lớn nhất của khách hàng là bao nhiêu?

$0$ – $10$ và $41$ – $50$

$0$ và $80$

$41$ và $50$

$0$ và $50$

150.

Giá trị trung vị là gì?

Là đại lượng chia đôi tập dữ liệu

Là trung bình cộng của tập dữ liệu

Là giá trị có tần suất xuất hiện nhiều nhất

Là giá trị trung bình của tập dữ liệu

Reset

Untitled Quiz

Total questions: 150

Worksheet time: 1hrs 15mins

Similar Resources on Wayground