Câu hỏi:

22/10/2024 302

Việc xây dựng mô hình Học máy thường cần dữ liệu đa dạng vì những lí do nào sau đây?

A. Đề mô hình có thể học và phân biệt chính xác giữa các mẫu dữ liệu khác nhau.

B. Để tăng cơ hội đạt được kết quả chính xác trên mọi loại dữ liệu.

C. Để giảm thiểu nguy cơ lỗi do dữ liệu không đủ.

D. Để tăng dung lượng bộ nhớ mà mô hình cần xử lí.

Quảng cáo

Trả lời:

verified
Giải bởi Vietjack

Đáp án: A. B.

Chúng mô tả lý do tại sao cần dữ liệu đa dạng trong việc xây dựng mô hình Học máy.

CÂU HỎI HOT CÙNG CHỦ ĐỀ

Lời giải

Đáp án: A. Dữ liệu có nhãn (còn gọi là dữ liệu giám sát) là những dữ liệu mà mỗi điểm dữ liệu đều có gán một nhãn hoặc giá trị mục tiêu cụ thể. Ví dụ, trong bài toán phân loại thư điện tử, mỗi email có thể được gán nhãn là "thư rác" hoặc "thư hợp lệ".

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