Câu hỏi:
22/10/2024 22Tại sao cần chia dữ liệu Học máy thành hai phần: dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra?
A. Để máy tính có thể học từ cả hai loại dữ liệu một cách cân bằng.
B. Để đánh giá khách quan hiệu suất của mô hình học máy.
C. Để tăng khối lượng dữ liệu mà máy tính có thể học.
D. Để có thể dự đoán kết quả của mô hình trên dữ liệu thực tế.
Sách mới 2k7: 30 đề đánh giá năng lực DHQG Hà Nội, Tp. Hồ Chí Minh, BKHN 2025 mới nhất (600 trang - chỉ từ 140k).
Quảng cáo
Trả lời:
Đáp án: B: Việc chia dữ liệu thành hai phần giúp đảm bảo rằng khi mô hình được kiểm tra, nó không "nhìn thấy" dữ liệu kiểm tra trong quá trình huấn luyện. Điều này cho phép đánh giá khách quan về hiệu suất của mô hình trên dữ liệu mà nó chưa thấy, từ đó xác định khả năng tổng quát của mô hình.
CÂU HỎI HOT CÙNG CHỦ ĐỀ
Câu 1:
Học máy là:
A. Chương trình máy tính có khả năng đưa ra quyết định hay dự đoán dựa trên dữ liệu.
Sqod rain
B. Khả năng máy tính phân tích dữ liệu thu nhận được để đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên các quy tắc được xác định rõ ràng.
C. Việc sử dụng các phương pháp và kĩ thuật cho phép máy tính học từ dữ liệu để đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không cần lập trình cụ thể.
D. Chương trình máy tính có khả năng tự cải thiện hiệu suất thực hiện nhiệm vụ thông qua việc cập nhật các dữ liệu mới sau khi hoàn thành nhiệm vụ đó nhiều lần.
Câu 2:
Trong Học máy, việc "máy tính tự học từ dữ liệu mà không cần lập trình rõ ràng" có nghĩa là gì?
A. Máy tính được cài đặt trước tất cả các quy tắc cần thiết để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể.
B. Mãy tính hoạt động hoàn toàn theo một cách ngẫu nhiên và không dựa trên bất kì dữ liệu nào.
C. Máy tính chí thực hiện các nhiệm vụ đã được lập trình cụ thể từ trước.
D. Máy tính có thể tự động tìm ra các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu, mà không cần con người hướng dẫn cụ thể cho từng trường hợp.
Câu 3:
Mục đích của việc chuẩn bị dữ liệu trong Học máy là gì?
A. Để tăng dung lượng dữ liệu có sẵn cho máy tính.
B. Để tạo ra dữ liệu mới từ nguồn dữ liệu hiện có.
C. Đề loại bỏ dữ liệu nhiễu, bổ sung giá trị thiếu và chuyển đổi dữ liệu sang định dạng phù hợp.
D. Để máy tính có thể học dữ liệu một cách nhanh chóng.
Câu 4:
Học máy có thể hỗ trợ những việc nào sau đây trong chẩn đoán bệnh?
A. Dự báo tình trạng sức khỏẻ.
B. Đề xuất phương án điều trị phù hợp cho bệnh nhân.
C. Thay thế bác sĩ thăm khám và đưa ra kết quả chẩn đoán.
D. Hỗ trợ bác sĩ đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu một cách chính xác và nhanh chóng hơn.
Câu 5:
Trong Học máy, dữ liệu có nhãn được sử dụng cho loại Học máy nào?
A. Học có giám sát.
B. Học không giám sát.
C. Học tăng cường.
D. Học máy kết hợp.
Câu 6:
Việc huấn luyện mô hình Học máy dựa trên điều gì?
A. Trích xuất dữ liệu từ nguồn ngoại vi.
B. Dữ liệu huấn luyện được chọn lọc từ tập dữ liệu thu thập được.
C. Tạo ra mô hình toán học không dựa trên dữ liệu cụ thể.
D. Cập nhật thông tin từ dữ liệu mới nhận được liên tục.
Câu 7:
Ứng dụng nào dưới đây thường được nêu như là ví dụ của Học máy không giám sát?
A. Phân tích cảm xúc từ văn bản.
B. Nhận dạng khuôn mặt.
C. Phần loại thư rác.
D. Phát hiện gian lận tài chính.
về câu hỏi!