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.

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, 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.

Khi sử dụng Học máy để lọc thư điện tử, máy tính học cách phân loại thư rác và thư hợp lệ như thế nào?

A. Máy tính được hướng dẫn từng bước cụ thể để nhận diện thư rác.

B. Bằng cách nhận diện từ khóá cụ thể được lập trình trước trong nội dung thư.

C. Bằng cách học từ tập dữ liệu ví dụ về thư rác, thư hợp lệ và tự xác định đặc điểm phân biệt chúng.

D. Máy tính sử dụng các quy tắc cố định được thiết lập bởi người lập trình.

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.

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.

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.