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.

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.

Trong Học máy, dữ liệu có nhãn là gì?

A. Dữ liệu được gắn kết với một nhãn hoặc một giá trị đích cụ thể.

B. Dữ liệu không liên quan đến mục tiêu học của máy tính.

C. Dữ liệu được thu thập từ nguồn ngoại vi.

D. Dữ liệu ngẫu nhiên không có hướng dẫn cụ thể.

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.

Khi sử dụng Học máy có giám sát, điều gì quan trọng nhất?

A. Cung cấp lượng lớn dữ liệu.

B. Huấn luyện mô hình với dữ liệu có nhãn.

C. Sử dụng thuật toán phức tạp.

D. Thực hiện đánh giá mô hình thường xuyên.

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.

Học máy có vai trò gì trong nhận dạng tiềng nói?

a) Tạo ra biểu diễn số hóá của âm thanh.

b) Kết hợp biểu cảm ngôn ngữ và cơ thể để cải thiện khả năng nhận dạng.

c) Nhận biết những đặc điểm âm thanh cá nhân để hỗ trợ nhận dạng và phân biệt tiếng nói.

d) Hiểu ngữ cảnh phức tạp và ngữ nghĩa sâu sắc trong các cuộc trò chuyện.

Học không giám sát trong Học máy dựa trên loại dữ liệu nào?

A. Dữ liệu không có nhãn.

B. Dữ liệu có nhãn.

C. Dữ liệu tổng hợp.

D. Dữ liệu được xác định trước.