Câu hỏi:

10/08/2024 645 Lưu

Tại sao cần chia dữ liệu học máy thành hai phần: dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra?

Quảng cáo

Trả lời:

verified
Giải bởi Vietjack

Trả lời:

Dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra được chia ra để đánh giá hiệu suất của mô hình học máy:

- Dữ liệu huấn luyện được sử dụng để huấn luyện mô hình, tức là mô hình học từ dữ liệu này để tìm ra các mẫu và quy luật trong dữ liệu. 

- Dữ liệu kiểm tra được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình đã được huấn luyện.

CÂU HỎI HOT CÙNG CHỦ ĐỀ

Lời giải

Trả lời:

Đáp án C là định nghĩa chính xác và toàn diện nhất về học máy vì:

- Sử dụng các phương pháp và kỹ thuật: Học máy không chỉ là một phương pháp đơn giản mà nó bao gồm một loạt các kỹ thuật và phương pháp, bao gồm học có giám sát, học không giám sát, và học bán giám sát.

- Máy tính học từ dữ liệu: Trong học máy, máy tính không chỉ đơn giản là thực hiện các quy tắc được xác định trước (như trong lựa chọn B), mà nó thực sự học từ dữ liệu. Điều này có nghĩa là máy tính sẽ phân tích dữ liệu và điều chỉnh các tham số của mô hình để tối ưu hóa hiệu suất của nó.

- Đưa ra dự đoán hoặc quyết định: Mục tiêu cuối cùng của học máy là để máy tính có khả năng đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên dữ liệu mà nó đã học được. Điều này có thể bao gồm việc dự đoán giá cổ phiếu, phân loại email là spam hay không, hoặc thậm chí là tự lái xe.

- Không cần lập trình cụ thể: Trong học máy, không cần phải lập trình cụ thể các quy tắc hoặc logic cho máy tính như trong lựa chọn A. Thay vào đó, máy tính tự học từ dữ liệu thông qua các thuật toán và kỹ thuật học máy.

Lời giải

Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 199K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.

Nâng cấp VIP

Lời giải

Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 199K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.

Nâng cấp VIP