Bài F16. Máy tính, thuật toán và Khoa học dữ liệu

Vai trò chính của máy tính trong Khoa học Dữ liệu là gì?

1. Cung cấp năng lực xử lý dữ liệu lớn
2. Tạo ra dữ liệu mới
3. Chỉ lưu trữ dữ liệu
4. Tạo ra phần mềm mới

Giai đoạn nào trong quy trình Khoa học dữ liệu liên quan đến việc xác định mục tiêu cụ thể?

1. Chuẩn bị dữ liệu
2. Đánh giá
3. Xác định vấn đề
4. Triển khai

Trong quy trình Khoa học dữ liệu, giai đoạn nào liên quan đến việc làm sạch và trực quan hóa dữ liệu?

1. Xây dựng mô hình
2. Chuẩn bị dữ liệu
3. Triển khai
4. Thu thập dữ liệu

Yếu tố nào không thuộc đặc điểm của dữ liệu lớn?

1. Khối lượng
2. Tốc độ
3. Độ chính xác
4. Đa dạng

Máy tính giúp tối ưu hóa việc gì trong xử lý dữ liệu lớn?

1. Thay đổi dữ liệu
2. Xử lý dữ liệu theo thời gian thực
3. Cung cấp phần mềm phân tích
4. Tạo dữ liệu mới

Thuật toán nào giúp giảm thời gian và chi phí trong xử lý dữ liệu?

1. Xử lý theo thời gian thực
2. Xử lý song song
3. Tự động hóa
4. Lưu trữ

Yếu tố nào là một trong những lợi ích của việc sử dụng máy tính trong Khoa học dữ liệu?

1. Giảm kích thước dữ liệu
2. Tăng tốc độ xử lý
3. Tạo ra dữ liệu mới
4. Giảm khối lượng dữ liệu

Trong quy trình Khoa học dữ liệu, giai đoạn nào liên quan đến việc chọn và áp dụng mô hình học máy?

1. Xác định vấn đề
2. Chuẩn bị dữ liệu
3. Xây dựng mô hình
4. Đánh giá

Máy tính cung cấp khả năng gì để xử lý dữ liệu quy mô lớn?

1. Khả năng phân tích dữ liệu
2. Khả năng mở rộng
3. Khả năng tạo dữ liệu
4. Khả năng tự động hóa

Một trong những lợi ích của thuật toán tự động hóa trong xử lý dữ liệu là gì?

1. Giảm khả năng xử lý dữ liệu
2. Tăng khối lượng dữ liệu
3. Tự động hóa quy trình xử lý dữ liệu
4. Tạo dữ liệu mới

Máy tính chỉ đóng vai trò quan trọng trong bước “xây dựng mô hình” của quy trình Khoa học dữ liệu.

1. Đúng
2. Sai

Sự phát triển của điện toán đám mây và GPU không có ảnh hưởng lớn đến khả năng phân tích dữ liệu lớn.

1. Đúng
2. Sai

Khoa học dữ liệu ngày nay có thể triển khai và sử dụng hiệu quả cả trên dữ liệu có cấu trúc lẫn phi cấu trúc nhờ sự hỗ trợ của thuật toán và công nghệ hiện đại.

1. Đúng
2. Sai

GPT‑3 là một mô hình học sâu được huấn luyện trên dữ liệu lớn, sử dụng hàng ngàn GPU và được ứng dụng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

1. Đúng
2. Sai

AlphaFold là ví dụ điển hình cho việc ứng dụng AI vào dự đoán cấu trúc protein, nhưng không sử dụng dữ liệu lớn để huấn luyện.

1. Đúng
2. Sai