Bài 25. Xây dựng phần thân và chân trang web

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

1. Dữ liệu không có nhãn
2. Dữ liệu không rõ
3. Dữ liệu có nhãn
4. Dữ liệu phụ

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

1. Học có giám sát
2. Học không giám sát
3. Học sâu
4. Học tăng cường

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

1. Lọc thư rác
2. Nhận dạng chữ viết
3. Dự báo biến động giá cả
4. Chẩn đoán bệnh

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

1. Học không giám sát
2. Học có giám sát
3. Học tăng cường
4. Học sâu

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

1. Quản lý dự án
2. Dịch tự động
3. Phát triển phần mềm
4. Lập trình cơ sở dữ liệu

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

1. Dữ liệu không có nhãn
2. Dữ liệu có nhãn
3. Dữ liệu giả lập
4. Dữ liệu tham khảo

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

1. Tăng cường độ chính xác
2. Tự động hoá các nhiệm vụ phức tạp
3. Giảm kích thước dữ liệu
4. Cải thiện tốc độ xử lý phần cứng

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

1. Mô hình phân tích thị trường
2. Mô hình hình học
3. Mô hình phân nhóm
4. Mô hình nhận dạng tiếng nói

Khoa học dữ liệu kết hợp các phương pháp và công cụ từ những lĩnh vực nào?

1. Khoa học máy tính, toán học, và thống kê
2. Y học, sinh học, và hóa học
3. Kỹ thuật, vật lý, và hóa học
4. Triết học, lịch sử, và ngôn ngữ học

Một trong những mục tiêu chính của khoa học dữ liệu là gì?

1. Chỉ lưu trữ dữ liệu
2. Tạo ra tri thức và đưa ra các quyết định phù hợp
3. Phát triển phần cứng máy tính
4. Dự đoán thời tiết