50+ câu Trắc nghiệm Khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (có đáp án) - Phần 2

Là việc sử dụng các mô hình thống kê để phân tích dữ liệu

Là quá trình thu thập lưu trữ và quản lý dữ liệu

Là lĩnh vực nghiên cứu liên ngành kết hợp toán thống kê khoa học dữ liệu và một số kiến thức chuyên môn sâu của dữ liệu để tìm kiếm các quy luật từ các tập dữ liệu.

Là việc tạo ra các biểu đồ trực quan hoá dữ liệu để trình bày các quy luật trong dữ liệu .

Xây dựng các mô hình dự báo và thuật toán

Tất cả các phương án khác

Thu thập và làm sạch dữ liệu

Xây dựng các phương thức trao đổi thông tin tóm tắt bản chất của dữ liệu liên quan

Cung cấp các gợi ý cho việc phát triển sản phẩm và dịch vụ mới

Cải tiến quá trình xây dựng các quyết định trong kinh doanh

Tất cả các phương pháp nghiên cứu

Hỗ trợ các nghiên cứu khoa học

Kỹ năng phân tích thống kê dữ liệu

Kỹ năng lập trình

Kỹ năng giao tiếp và trình bày

Tất cả các kĩ năng được liệt kê

Là một tập con thuộc các thuộc tính của một dữ liệu

Là một tập con của các trường thông tin

Là một trường thông tin chứa giá trị của một thuộc tính của các mẫu (đối tượng) dữ liệu

Là các mẫu ( đối tượng) trong tập dữ liệu

Là một thuộc tính của các mẫu dữ liệu

Là một đối tượng trong tập dữ liệu

Là một hàng trong bảng dữ liệu

Là một tập hợp các đối tượng được nghiên cứu

Giá trị trung bình của một tập dữ liệu luôn lớn giá trị nhỏ nhất

Phương sai là đại lượng đặc trưng cho độ phân tán của tập dữ liệu

Giá trị trung bình của một tập dữ liệu luôn nhỏ hơn giá trị lớn nhất

Phương sai là đại lượng đo lường dữ liệu

Phương sai là đại lượng đo lường dữ liệu

Giá trị trung vị

Phương sai

Giá trị trung bình

Tên người chủ trại

Các mô hình hồi qui tuyến tính

Box plot

Bar plot

Scatter plot

Là đại lượng chia đôi tập dữ liệu

Là trung bình cộng của tập dữ liệu

Là giá trị có tần suất xuất hiện nhiều nhất

Là giá trị trung bình của tập dữ liệu

Tập các thuật toán

Tập hợp thông tin nguyên thuỷ của các đối tượng thoả mãn một điều kiện nghiên cứu nào đó

Tập hợp các công cụ để lưu trữ dữ liệu

Tập hợp các mô hình toán học

Phân tích dữ liệu

Trực quan hoá dữ liệu

Làm sạch dữ liệu

Thu thập dữ liệu

Để loại bỏ những điểm dữ liệu bị thiếu và không phù hợp

Để bảo đảm tính chính xác và tương thích của dữ liệu

Cả 2 đáp án trên

Số hàng bằng số điểm dữ liệu số cột là một đặc trưng (thuộc tính) của điểm dữ liệu

Số hàng bằng số cột

Số hàng luôn bằng số cột và bằng số điểm dữ liệu

Số hàng bằng số mẫu (đối tượng) của tập dữ liệu số cột là số thuộc tính của các mẫu (đối tượng) dữ liệu

Chương trình điều khiển xe tự lái

Chương trình quản lý sinh viên

Chương trình gợi ý các sản phẩm hoặc dịch vụ cho khách hàng

Chương trình nhận diện khuôn mặt

Là tập hợp các thuộc tính (giá trị thuộc tính) của các đối tượng nghiên cứu

Chính là số đối tượng nghiên cứu trong tập dữ liệu

Vector có số thành phần bằng tổng số điểm dữ liệu và số thuộc tính

Vector trong không gian 3 chiều

Trí tuệ nhân tạo là trí tuệ của con người

Trí tuệ nhân tạo là khả năng thích nghi của các loài động vật

Trí nhân tạo có thể được xem như một chương trình máy tính có thể khái quát hoá tri thức từ dữ liệu để thực hiện một chức năng nào đó giống như một chuyên gia trong lĩnh vực đó.

Trí tuệ nhân tạo là khả năng của con người có thể xây dựng các chương trình máy tính có thể học.

Là đại lượng biểu diễn mối quan hệ giữa các giá trị trung bình của hai biến được chuẩn hoá

Là đại lượng biểu diễn mối quan hệ giữa các giá trị của hai biến đã được chuẩn hoá.

Là đại lượng biểu diễn mối quan hệ giữa các giá trị trung bình của hai biến

Là đại lượng biểu diễn mối quan hệ giữa hai biến.

Dùng để huấn luyện mô hình

Dùng để so sánh với các mô hình khác

Dùng để đánh giá mô hình

Dùng để kiểm tra độ chính xác của mô hình.

Tiền sử lý dữ liệu

Huấn luyện mô hình

Thu nhập dữ liệu

Tất cả các bước trên.

10-20%

40-50%

30-40%

20-30%

Tìm ra mối quan hệ phi tuyến tính giữa các biến

Tìm ra các mẫu trong tập dữ liệu

Dự đoán một biến phụ thuộc từ một hoặc nhiều biến độc lập

Phân loại các điểm dữ liệu vào các nhóm khác nhau

Mối quan hệ giữa biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi

Mức độ biến động của biến phụ thuộc khi biến độc lập thay đổi

Giá trị trung bình của biến phụ thuộc

Giá trị trung bình của biến độc lập

Là bước không quan trọng trong quá trình làm khoa học dữ liệu

Là bước cuối cùng trong quá trình làm khoa học dữ liệu

Là bước đầu tiên trong quá trình làm khoa học dữ liệu

Là bước có thể bỏ qua trong quá trình làm khoa học dữ liệu

Bằng cách kiểm tra giá trị trung bình của biến phụ thuộc

Bằng cách kiểm tra số tương quan giữa giá trị thực và giá trị dự đoán

Bằng cách kiểm tra phương sai của các biến độc lập

Bằng cách kiểm tra hệ số hồi quy của các biến độc lập

Độ lệch chuẩn của các giá trị dự đoán

Tỷ lệ phần trăm các dự đoán đúng so với tổng số dự đoán

Tỷ lệ phần trăm các dự đoán so với tổng số dự đoán

Sai số trung bình giữa các giá trị thực và giá trị dự đoán.

K-fold validation

Tất cả các phương pháp trên

Holdout validation

Cross-validationơ

2

3

4

5

Giá trị trung bình của absolute error

Bình phương của error

Căn bậc 2 của lỗi

Không có phương án trả lời đúng

0

6.75

6.5

6.47