ChatGPT là một hệ thống AI nổi tiếng có nhiều khả năng khác nhau. Hãy kể ra một vài khả năng mà theo em có sự đóng góp của học máy để phát triển hệ thống này

a) Học không giám sát sử dụng dữ liệu huấn luyện không có nhãn.

Đúng. Học không giám sát sử dụng dữ liệu huấn luyện không có nhãn, nghĩa là không có thông tin về kết quả mong muốn cho mỗi ví dụ. Mô hình học máy sẽ tự tìm ra các cấu trúc và mối tương quan trong dữ liệu.

b) Học có giám sát sử dụng dữ liệu kiểm tra để đánh giá kết quả huấn luyện.

Đúng. Học có giám sát sử dụng dữ liệu kiểm tra để đánh giá kết quả huấn luyện. Dữ liệu kiểm tra không được sử dụng trong quá trình huấn luyện để đảm bảo tính khách quan khi đánh giá hiệu suất của mô hình.

c) Học có giám sát dành cho huấn luyện máy tính phân cụm.

Sai. Học có giám sát không dành cho huấn luyện máy tính phân cụm. Máy tính phân cụm là một kỹ thuật học không giám sát được sử dụng để nhóm các dữ liệu tương tự nhau lại với nhau.

d) Học có giám sát và không giám sát đều giúp máy tính giải quyết cùng một bài toán như nhau.

Sai. Học có giám sát và không giám sát giúp máy tính giải quyết các bài toán khác nhau. Học có giám sát được sử dụng cho các bài toán phân loại, dự đoán, trong khi học không giám sát được sử dụng cho các bài toán phân cụm, giảm chiều, phát hiện điểm bất thường.

- Học máy là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu và tự cải thiện hiệu suất theo thời gian mà không cần được lập trình rõ ràng.

- Phân biệt học có giám sát và học không giám sát

+ Học có giám sát:

- Sử dụng dữ liệu có nhãn, nghĩa là mỗi ví dụ dữ liệu được gắn với kết quả mong muốn.

- Ví dụ: Dữ liệu huấn luyện cho hệ thống phân loại ảnh mèo và chó có thể bao gồm hình ảnh của mèo và chó được gắn nhãn "mèo" hoặc "chó".

- Mục tiêu: Học cách dự đoán chính xác kết quả cho dữ liệu mới.

+ Học không giám sát:

- Sử dụng dữ liệu không có nhãn.

- Ví dụ: Dữ liệu huấn luyện cho hệ thống phân cụm khách hàng có thể bao gồm thông tin về hành vi mua hàng của khách hàng.

- Mục tiêu: Tìm ra các cấu trúc và mối tương quan ẩn trong dữ liệu.