Trắc nghiệm - Bài 25 Làm quen với Học máy

Học máy thuộc lĩnh vực nào trong trí tuệ nhân tạo?

Trong học máy, loại dữ liệu nào được gán nhãn cụ thể để huấn luyện mô hình?

Phương pháp học máy nào sử dụng dữ liệu không có nhãn để mô hình hóa cấu trúc hoặc thông tin ẩn?

Một ứng dụng của học máy trong phân tích thị trường là gì?

Trong các phương pháp học máy, cái nào sử dụng dữ liệu có nhãn để huấn luyện mô hình?

Học máy có thể giúp cải thiện khả năng phân loại và nhận diện trong lĩnh vực nào sau đây?

Để xây dựng một mô hình chẩn đoán bệnh, học máy sử dụng loại dữ liệu nào?

Học máy giúp xử lý và phân tích dữ liệu lớn như thế nào?

Để cải thiện khả năng nhận diện chữ viết tay, học máy sử dụng mô hình nào?

Công nghệ học máy nào được sử dụng để nhận diện và phân biệt âm thanh của các đơn vị tiếng?

Một mô hình học máy có thể được đánh giá là hiệu quả chỉ cần dựa vào kết quả trên tập dữ liệu huấn luyện.

Trong học máy, việc bổ sung thêm dữ liệu chất lượng và đa dạng có thể giúp cải thiện độ chính xác của mô hình.

Một mô hình học không giám sát có thể phân loại được hình ảnh thành "con mèo", "con chó" nếu không có nhãn dữ liệu.

Ứng dụng phát hiện gian lận thẻ tín dụng thường dùng học máy có giám sát vì cần biết trước đâu là giao dịch gian lận.

Dịch máy như Google Translate chủ yếu sử dụng học không giám sát vì không cần dữ liệu gắn nhãn.

Bài 25. Làm quen với Học máy