Giải SBT Tin học 12 Bài 25. Làm quen với Học máy

Học máy là:

A. Chương trình máy tính có khả năng đưa ra quyết định hay dự đoán dựa trên dữ liệu.

Sqod rain

B. Khả năng máy tính phân tích dữ liệu thu nhận được để đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên các quy tắc được xác định rõ ràng.

C. Việc sử dụng các phương pháp và kĩ thuật cho phép máy tính học từ dữ liệu để đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không cần lập trình cụ thể.

D. Chương trình máy tính có khả năng tự cải thiện hiệu suất thực hiện nhiệm vụ thông qua việc cập nhật các dữ liệu mới sau khi hoàn thành nhiệm vụ đó nhiều lần.

Trong Học máy, việc "máy tính tự học từ dữ liệu mà không cần lập trình rõ ràng" có nghĩa là gì?

A. Máy tính được cài đặt trước tất cả các quy tắc cần thiết để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể.

B. Mãy tính hoạt động hoàn toàn theo một cách ngẫu nhiên và không dựa trên bất kì dữ liệu nào.

C. Máy tính chí thực hiện các nhiệm vụ đã được lập trình cụ thể từ trước.

D. Máy tính có thể tự động tìm ra các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu, mà không cần con người hướng dẫn cụ thể cho từng trường hợp.

Khi sử dụng Học máy để lọc thư điện tử, máy tính học cách phân loại thư rác và thư hợp lệ như thế nào?

A. Máy tính được hướng dẫn từng bước cụ thể để nhận diện thư rác.

B. Bằng cách nhận diện từ khóá cụ thể được lập trình trước trong nội dung thư.

C. Bằng cách học từ tập dữ liệu ví dụ về thư rác, thư hợp lệ và tự xác định đặc điểm phân biệt chúng.

D. Máy tính sử dụng các quy tắc cố định được thiết lập bởi người lập trình.

Tại sao cần chia dữ liệu Học máy thành hai phần: dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra?

A. Để máy tính có thể học từ cả hai loại dữ liệu một cách cân bằng.

B. Để đánh giá khách quan hiệu suất của mô hình học máy.

C. Để tăng khối lượng dữ liệu mà máy tính có thể học.

D. Để có thể dự đoán kết quả của mô hình trên dữ liệu thực tế.

Trong Học máy, dữ liệu có nhãn là gì?

A. Dữ liệu được gắn kết với một nhãn hoặc một giá trị đích cụ thể.

B. Dữ liệu không liên quan đến mục tiêu học của máy tính.

C. Dữ liệu được thu thập từ nguồn ngoại vi.

D. Dữ liệu ngẫu nhiên không có hướng dẫn cụ thể.

Trong Học máy, dữ liệu có nhãn được sử dụng cho loại Học máy nào?

A. Học có giám sát.

B. Học không giám sát.

C. Học tăng cường.

D. Học máy kết hợp.

Học không giám sát trong Học máy dựa trên loại dữ liệu nào?

A. Dữ liệu không có nhãn.

B. Dữ liệu có nhãn.

C. Dữ liệu tổng hợp.

D. Dữ liệu được xác định trước.

Việc xây dựng mô hình Học máy thường cần dữ liệu đa dạng vì những lí do nào sau đây?

A. Đề mô hình có thể học và phân biệt chính xác giữa các mẫu dữ liệu khác nhau.

B. Để tăng cơ hội đạt được kết quả chính xác trên mọi loại dữ liệu.

C. Để giảm thiểu nguy cơ lỗi do dữ liệu không đủ.

D. Để tăng dung lượng bộ nhớ mà mô hình cần xử lí.

Mục đích của việc chuẩn bị dữ liệu trong Học máy là gì?

A. Để tăng dung lượng dữ liệu có sẵn cho máy tính.

B. Để tạo ra dữ liệu mới từ nguồn dữ liệu hiện có.

C. Đề loại bỏ dữ liệu nhiễu, bổ sung giá trị thiếu và chuyển đổi dữ liệu sang định dạng phù hợp.

D. Để máy tính có thể học dữ liệu một cách nhanh chóng.

Việc huấn luyện mô hình Học máy dựa trên điều gì?

A. Trích xuất dữ liệu từ nguồn ngoại vi.

B. Dữ liệu huấn luyện được chọn lọc từ tập dữ liệu thu thập được.

C. Tạo ra mô hình toán học không dựa trên dữ liệu cụ thể.

D. Cập nhật thông tin từ dữ liệu mới nhận được liên tục.

Sử dụng mô hình Học máy trong thực tế phục vụ mục đích gì?

A. Tạo ra dữ liệu mới không liên quan đến dữ liệu hiện có.

B. Dự đoán hoặc phân cụm dữ liệu một cách ngẫu nhiên.

C. Thực hiện dự đoán hoặc phần cụm trên dữ liệu mới.

D. Phân tích dữ liệu mà không có mục đích cụ thể.

Ngày nay, công việc nào sau đây là không thế thiếu vai trò của Học máy?

A. Lập trình.

B. Phân loại thư điện tử và nhận dạng hình ảnh.

C. Xử lí văn bản thủ công.

D. Đọc và hiểu văn bản một cách cơ bản.

Học máy không giám sát thường được sử dụng cho mục đích nào sau đây?

A. Phân loại dữ liệu.

B. Phân cụm dữ liệu.

C. Dự đoán giá trị cụ thể.

D. Ghi nhãn dữ liệu tự động.

Khi sử dụng Học máy có giám sát, điều gì quan trọng nhất?

A. Cung cấp lượng lớn dữ liệu.

B. Huấn luyện mô hình với dữ liệu có nhãn.

C. Sử dụng thuật toán phức tạp.

D. Thực hiện đánh giá mô hình thường xuyên.

Mục đích chính của việc phân loại trong Học máy là gì?

A. Tìm kiếm dữ liệu.

B. Phân loại dữ liệu vào các nhóm xác định.

C. Dự đoán giá trị trong tương lai.

D. Khám phá mối quan hệ giữa các biến.

Ứng dụng nào dưới đây thường được nêu như là ví dụ của Học máy không giám sát?

A. Phân tích cảm xúc từ văn bản.

B. Nhận dạng khuôn mặt.

C. Phần loại thư rác.

D. Phát hiện gian lận tài chính.

Trong Học máy có giám sát, đầu ra của mô hình thường được xác định như thế nào?

A. Dựa trên mỗi quan hệ giữa dữ liệu đầu vào và nhãn.

B. Dựa trên sự tương đồng của dữ liệu.

C. Dựa trên xác suất xuất hiện của dữ liệu.

D. Dựa trên cấu trúc dữ liệu ẩn.

Học máy có thể hỗ trợ những việc nào sau đây trong chẩn đoán bệnh?

A. Dự báo tình trạng sức khỏẻ.

B. Đề xuất phương án điều trị phù hợp cho bệnh nhân.

C. Thay thế bác sĩ thăm khám và đưa ra kết quả chẩn đoán.

D. Hỗ trợ bác sĩ đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu một cách chính xác và nhanh chóng hơn.

Sử dụng Học máy trong phân tích thị trường để làm gì?

a) Đưa ra dự báo biến động giá cả, trợ giúp hình thành các chiến lược kinh doanh dựa trên các mô hình dự đoán.

b) Giúp người đầu tư và nhà kinh doanh hiểu rõ hơn về thị trường, hỗ trợ khả năng đưa ra quyết định đầu tư dựa trên thông tin và các phân tích kĩ thuật.

c) Quyết định đầu tư dựa trên thông tin và các phân tích kĩ thuật.

d) Tự động hóá quá trình ra quyết định đầu tư.

Học máy có vai trò gì trong nhận dạng tiềng nói?

a) Tạo ra biểu diễn số hóá của âm thanh.

b) Kết hợp biểu cảm ngôn ngữ và cơ thể để cải thiện khả năng nhận dạng.

c) Nhận biết những đặc điểm âm thanh cá nhân để hỗ trợ nhận dạng và phân biệt tiếng nói.

d) Hiểu ngữ cảnh phức tạp và ngữ nghĩa sâu sắc trong các cuộc trò chuyện.

Nếu chỉ căn cứ đặc điểm hình dạng của các đối tượng trong Hình 25.1 thì học không giám sát có thể phân chia các đối tượng đó thành các cụm như thế nào?