28 câu hỏi
Trong mạng nơ-ron, layer nào thường được sử dụng để giảm kích thước của đầu vào?
Activation layer
Dropout layer
Pooling layer
Dense layer
Trong mô hình Random Forest, việc chọn feature cho mỗi cây con được thực hiện như thế nào?
Tất cả các feature đều được chọn
Chỉ một subset ngẫu nhiên của các feature được chọn
Chỉ feature có độ quan trọng cao được chọn
Feature được chọn dựa trên tần suất xuất hiện trong dữ liệu huấn luyện
Trong học máy, độ đo nào thường được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình phân loại?
R² Score
Mean Absolute Error (MAE)
Confusion Matrix
Root Mean Squared Error (RMSE)
Trong mạng nơ-ron, hàm activation function nào thường được sử dụng để xử lý các vấn đề phân loại nhị phân?
Sigmoid
Tanh
ReLU
Leaky ReLU
Thuật toán K-means được sử dụng cho mục đích gì trong học máy?
Phân loại
Hồi quy
Gom cụm
Phân tích dữ liệu thô
Trong học máy, phương pháp nào được sử dụng để giảm số chiều của dữ liệu mà vẫn giữ được các đặc trưng quan trọng?
Principal Component Analysis (PCA)
Linear Discriminant Analysis (LDA)
Support Vector Machine (SVM)
Naive Bayes Classifier
Trong học máy, điều gì xảy ra khi một mô hình bị overfitting?
Mô hình phản ứng quá mức với dữ liệu huấn luyện
Mô hình không đủ phức tạp để hiểu dữ liệu
Mô hình không thể học từ dữ liệu
Mô hình không thể tổng quát hóa từ dữ liệu
Trong học máy, để giảm thiểu hiện tượng overfitting, ta có thể thực hiện các biện pháp nào sau đây?
Sử dụng kích thước batch lớn
Sử dụng learning rate nhỏ
Thêm dữ liệu huấn luyện
Tăng số lượng epoch
Trong mạng nơ-ron, hàm activation function ReLU (Rectified Linear Unit) có đặc điểm gì?
Nó làm giảm độ chệch (bias) của mô hình
Nó giữ nguyên giá trị âm
Nó không bị sự mất mát gradient khi huấn luyện
Nó không thể giải quyết được vấn đề overfitting
Trong học máy, phương pháp nào được sử dụng để đánh giá hiệu suất của một mô hình?
Accuracy
Precision
Recall
F1-score
Trong mạng nơ-ron, hàm softmax thường được sử dụng ở tầng nào?
Tầng input
Tầng hidden
Tầng output
Tầng convolutional
Trong học máy, thuật toán nào sau đây được sử dụng để giải quyết bài toán phân loại?
K-means
Linear Regression
Decision Tree
KNN (K-Nearest Neighbors)
Trong học máy, để giảm thiểu hiện tượng underfitting, ta có thể thực hiện các biện pháp nào sau đây?
Tăng số lượng epoch
Sử dụng learning rate lớn
Thêm dữ liệu huấn luyện
Giảm số lượng epoch
Trong mạng nơ-ron hồi quy (RNN), đối với bài toán dự đoán chuỗi thời gian, đặc điểm chính của mạng LSTM (Long Short-Term Memory) là gì?
Khả năng hiểu được thông tin ngắn hạn
Khả năng ghi nhớ thông tin dài hạn
Khả năng xử lý chuỗi với độ dài biến đổi
Khả năng giảm thiểu hiện tượng overfitting
Trong học máy, để đánh giá hiệu suất của một mô hình phân loại, chúng ta thường sử dụng các phép đo nào sau đây?
Accuracy, Precision, Recall
Mean Squared Error, Root Mean Squared Error
Mean Absolute Error, R-squared
F1-score, ROC-AUC
Trong Python, thư viện nào sau đây được sử dụng phổ biến nhất cho việc xử lý dữ liệu số và tính toán khoa học?
TensorFlow
Scikit-learn
Pandas
Matplotlib
Trong học máy, để tìm ra giải pháp tối ưu cho một bài toán cụ thể, chúng ta thường sử dụng thuật toán nào sau đây?
Random Forest
Gradient Descent
K-means Clustering
Naive Bayes
Trong mạng nơ-ron nhân tạo, hàm activation nào được sử dụng phổ biến nhất cho lớp ẩn?
Sigmoid
Tanh
ReLU (Rectified Linear Unit)
Softmax
Trong mạng nơ-ron tích chập (CNN), tầng nào thường được sử dụng để giảm kích thước không gian của dữ liệu đầu vào?
Fully Connected Layer
Pooling Layer
Convolutional Layer
Dropout Layer
Trong học máy, khi sử dụng thuật toán K-means Clustering, số lượng cụm cần phải xác định trước hay được xác định dựa trên dữ liệu đầu vào?
Số lượng cụm cần phải xác định trước
Số lượng cụm được xác định dựa trên dữ liệu đầu vào
Không cần quan tâm đến số lượng cụm
Số lượng cụm được xác định bởi các tham số ngẫu nhiên
Kết quả của đoạn code sau là gì?
T = (1, 2, 3, 1, 5, 3, 3, 2)
x = T.index(3)
print(x)
2
5
6
3
Cho danh sách L1 = . Đoạn code nào dưới đây tạo danh sách L2 = , là các phần tử của L1 nhưng không có phần tử lặp?
L2 = numpy.remove_duplicate(L1)
L2 = L1.remove_duplicate()
L2 = list.remove_duplicate(L1)
L2 = list(set(L1))
Đâu không phải là kiểu lỗi được xây dựng sẵn trong Python?
EOFError
IndexError
KeyError
LoopError
Để nạp chồng toán tử ==, phương thức nào cần được thực hiện?
comp()
eq()
equal()
ne()
Cách tạo phương thức tĩnh trong Python?
Sử dụng hàm static()
Sử dụng chỉ dẫn @staticmethod
Sử dụng chỉ dẫn @classmethod
Python không có phương thức tĩnh
Câu lệnh sau có tác dụng gì?
f = open("C:\MyFile.txt", '+')
Mở tệp và cho phép bổ sung vào cuối tệp
Mở tệp để đọc hoặc ghi
Mở tệp để đọc
Mở tệp để ghi
Giả sử x là tập dữ liệu hai chiều (samples, features). Cần chuẩn hóa các giá trị của đặc trưng về dạng có giá trị trung bình bằng 0 (a mean of 0) và có độ lệch chuẩn bằng 1 (a standard deviation of 1). Phương án nào dưới đây đáp ứng yêu cầu?
"x = x / x.mean(axis=1) x = x / x.std(axis=1)"
"x = x / x.mean(axis=0) x = x / x.std(axis=0)"
"x = x – x.mean(axis=0) x = x / x.std(axis=0)"
"x = x – x.mean(axis=1) x = x / x.std(axis=0)"
Hàm nào thực hiện tính trung vị cho mảng X sau?
X = numpy.array([5, np.nan, 7, 9])
numpy.nan_median()
numpy.median()
numpy.mediannan()
numpy.nanmedian()