Học máy là gì? Sự khác nhau giữa học có giám sát và học không giám sát là gì?

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.

- Cả ba bài toán đều là bài toán phân loại:

- Phân loại email thành "Spam" và "no spam".

- Phân loại khách hàng thành "tốt", "bình thường" và "xấu".

- Phân loại hình ảnh thành "vuông", "tròn" và "tam giác".

- Cả ba bài toán đều sử dụng thuật toán học máy để phân loại dữ liệu.

- Cả ba bài toán đều cần thu thập và chuẩn bị tập dữ liệu huấn luyện phù hợp.