
100+ câu trắc nghiệm Học máy có đáp án - Phần 1
28 câu hỏi
Ngành y tế
Ngành sản xuất
Ngành nông nghiệp
Ngành dịch vụ
Chọn đáp án A
Phần cứng
Phần mềm
Cả hai
Không phải là phần nào
Chọn đáp án B
Mô hình thống kê
Mô hình tuyến tính
Mạng neural
Mô hình logic
Chọn đáp án C
Lập trình máy tính để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể
Huấn luyện máy tính để tự học từ dữ liệu
Tạo ra máy tính có trí tuệ nhân tạo
Tối ưu hóa các thuật toán máy học
Chọn đáp án B
Giảm kích thước dữ liệu
Tăng độ chính xác của mô hình
Tạo ra mô hình dự đoán
Mô phỏng cấu trúc não người
Chọn đáp án D
Mô hình không phù hợp với dữ liệu huấn luyện
Mô hình phù hợp tốt với dữ liệu huấn luyện nhưng không tổng quát hóa được cho dữ liệu mới
Mô hình không học được từ dữ liệu
Mô hình phù hợp tốt với dữ liệu huấn luyện và tổng quát hóa tốt cho dữ liệu mới
Chọn đáp án B
Sai số giữa dự đoán và giá trị thực tế
Sự phức tạp của mô hình
Tính tổng quát hóa của mô hình
Sự khác biệt giữa dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra
Chọn đáp án A
Kỹ thuật giảm overfitting bằng cách loại bỏ ngẫu nhiên một số lượng các neuron trong mạng neural trong quá trình huấn luyện
Kỹ thuật giảm kích thước của mạng neural
Kỹ thuật tăng khả năng học từ dữ liệu mới
Kỹ thuật tăng kích thước mạng neural
Chọn đáp án A
Hàm được sử dụng để biến đổi đầu vào của một neural network thành đầu ra
Hàm để tính toán gradient
Hàm để giảm overfitting
Hàm để tối ưu hóa trọng số của mạng neural
Chọn đáp án A
Quá trình học từ dữ liệu được gán nhãn
Quá trình học từ dữ liệu không được gán nhãn
Quá trình học từ phản hồi từ môi trường
Quá trình học từ dữ liệu thô
Chọn đáp án B
Dữ liệu không được gán nhãn
Dữ liệu được gán nhãn
Đặc điểm hoặc thuộc tính của dữ liệu
Dữ liệu đã được xử lý
Chọn đáp án C
Kỹ thuật tăng kích thước mô hình
Kỹ thuật giảm kích thước mô hình
Kỹ thuật kết hợp nhiều mô hình dự đoán để cải thiện hiệu suất
Kỹ thuật chia tập dữ liệu huấn luyện và kiểm tra
Chọn đáp án C
Kỹ thuật tăng kích thước mô hình
Kỹ thuật giảm kích thước mô hình
Kỹ thuật kết hợp nhiều mô hình dự đoán để cải thiện hiệu suất
Kỹ thuật chia tập dữ liệu huấn luyện và kiểm tra
Chọn đáp án C
Dự báo thời tiết
Dự đoán giá cổ phiếu
Tất cả các phương án trên
Không có câu trả lời nào đúng
Chọn đáp án C
Phân loại hình ảnh
Phân tích ngôn ngữ tự nhiên
Dự đoán chuỗi thời gian
Tất cả các phương án trên
Chọn đáp án A
Tỷ lệ giữa số lần dự đoán đúng và tổng số lần dự đoán
Tỷ lệ giữa số lần dự đoán đúng positive và tổng số positive dự đoán
Tỷ lệ giữa số lần dự đoán đúng negative và tổng số negative dự đoán
Số lần dự đoán đúng trên tổng số lần dự đoán
Chọn đáp án B
Tỷ lệ giữa số lần dự đoán đúng positive và tổng số positive thực sự
Tỷ lệ giữa số lần dự đoán đúng negative và tổng số negative thực sự
Số lần dự đoán đúng trên tổng số lần dự đoán
Tỷ lệ giữa số lần dự đoán đúng và tổng số lần dự đoán đúng và sai
Chọn đáp án A
Sự kết hợp giữa precision và recall
Tổng của precision và recall
Tích của precision và recall
Tính tổng của số lần dự đoán đúng và số lần dự đoán sai
Chọn đáp án C
Một loại thuật toán tối ưu hóa
Một phương pháp tính toán biểu diễn các tầng xử lý thông tin
Một loại hàm kích hoạt
Một phương pháp gom nhóm dữ liệu
Chọn đáp án B
Cải thiện độ chính xác của mô hình
Tối ưu hóa các tham số của mô hình dựa trên đạo hàm của hàm mất mát
Giảm thiểu overfitting trong mô hình
Phân tích đặc trưng của dữ liệu
Chọn đáp án B
Mô hình quá đơn giản và không thể đặc trưng hóa đủ dữ liệu
Mô hình phù hợp tốt với dữ liệu huấn luyện nhưng không tổng quát hóa được cho dữ liệu mới
Mô hình không học được từ dữ liệu
Mô hình phù hợp với dữ liệu huấn luyện và tổng quát hóa tốt cho dữ liệu mới
Chọn đáp án A
Dự đoán chuỗi thời gian
Phân loại hình ảnh
Phân tích ngôn ngữ tự nhiên
Tất cả các phương án trên
Chọn đáp án A
Quá trình chọn lọc các đặc trưng quan trọng từ dữ liệu ban đầu
Quá trình xây dựng các mô hình dự đoán
Quá trình tinh chỉnh siêu tham số của mô hình
Quá trình đánh giá hiệu suất của mô hình
Chọn đáp án A
Chia tập dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm tra
Đánh giá hiệu suất của mô hình trên tập dữ liệu kiểm tra
Đánh giá hiệu suất của mô hình và tối ưu hóa siêu tham số
Đánh giá độ chính xác của mô hình trên tập dữ liệu huấn luyện
Chọn đáp án C
Overfitting
Underfitting
Gradient vanishing/exploding
Biến dạng dữ liệu
Chọn đáp án C
Việc kết hợp nhiều mô hình dự đoán để cải thiện hiệu suất
Sử dụng nhiều tập dữ liệu khác nhau
Tạo ra các mô hình phức tạp
Chọn lựa siêu tham số tốt nhất cho mô hình
Chọn đáp án A
Học có giám sát
Học không giám sát
Học củng cố
Học bán giám sát
Chọn đáp án C
Một loại thuật toán tối ưu hóa
Một loại mô hình học sâu
Một loại mô hình học có giám sát
Một phương pháp kết hợp nhiều cây quyết định
Chọn đáp án D
Bạn có thích hoạt động này không?
Hãy lưu hoặc chia sẻ nội dung này đến mọi người.






![[Năm 2022] Đề thi thử môn Vật lí THPT Quốc gia có lời giải - Đề số 21](/_next/image?url=https%3A%2F%2Fvideo.vietjack.com%2Fupload%2Fimages%2Fvj-image%2Fimage-3izficdefgfoel0s9j8s-1786772791.jpg&w=3840&q=75)











