BÀI 25. LÀM QUEN VỚI HỌC MÁY

Câu 1: Trong học có giám sát, mục tiêu chính là:

a) Dự đoán nhãn của dữ liệu mới.

b) Tìm các nhóm dữ liệu có cùng đặc điểm.

c) Tìm hiểu cách thực hiện một nhiệm vụ cụ thể.

d) Tìm quy luật ẩn trong dữ liệu.

Đáp án:

- A, C đúng

- B, D sai

Câu 2: Tại sao việc chuẩn bị dữ liệu lại quan trọng trong học máy:

a) Dữ liệu chưa được chuẩn bị có thể làm giảm độ chính xác của mô hình.

b) Dữ liệu chất lượng cao giúp mô hình học được tốt hơn.

c) Dữ liệu là nguồn gốc của mọi kiến thức cho mô hình.

d) Tất cả các đáp án trên.

Câu 3: Điểm khác biệt cơ bản giữa học có giám sát và học không giám sát là:

a) Dữ liệu đầu vào có nhãn hay không nhãn.

b) Mục tiêu của quá trình học.

c) Thuật toán sử dụng.

d) Tất cả các đáp án trên.

Câu 4: Ví dụ nào sau đây là ứng dụng của học không giám sát:

a) Phân loại email thành thư rác hoặc không phải thư rác.

b) Dự đoán giá nhà.

c) Phân cụm khách hàng thành các nhóm có hành vi tương tự.

d) Nhận dạng hình ảnh.

Câu 5: Khi nào nên sử dụng học không giám sát:

a) Khi muốn dự đoán nhãn cho dữ liệu mới.

b) Khi muốn phân loại dữ liệu thành các nhóm có ý nghĩa.

c) Khi không có dữ liệu nhãn.

d) Khi muốn tìm hiểu cấu trúc ẩn trong dữ liệu.

Câu 6: Học máy đóng vai trò quan trọng trong việc:

a) Tự động hóa các quy trình.

b) Phân tích dữ liệu lớn.

c) Tạo ra các sản phẩm thông minh.

d) Tất cả các đáp án trên.

Câu 7: Ứng dụng nào sau đây không liên quan đến học máy:

a) Tính toán toán học.

b) Gợi ý sản phẩm trên các trang thương mại điện tử.

c) Nhận diện khuôn mặt.

d) Dự báo thời tiết.

Câu 8: Trong lĩnh vực y tế, học máy được ứng dụng để:

a) Phân tích hình ảnh y tế.

b) Phát triển thuốc mới.

c) Dự đoán bệnh.

d) Tất cả các đáp án trên.