Câu hỏi:

22/10/2024 351 Lưu

Trong Học máy có giám sát, đầu ra của mô hình thường được xác định như thế nào?

A. Dựa trên mỗi quan hệ giữa dữ liệu đầu vào và nhãn.

B. Dựa trên sự tương đồng của dữ liệu.

C. Dựa trên xác suất xuất hiện của dữ liệu.

D. Dựa trên cấu trúc dữ liệu ẩn.

Quảng cáo

Trả lời:

verified
Giải bởi Vietjack

Đáp án: A. Trong Học máy có giám sát, mô hình được huấn luyện bằng cách sử dụng một tập dữ liệu đã được gán nhãn, có nghĩa là mỗi mẫu dữ liệu đầu vào (input) đều có một nhãn tương ứng (output) xác định.

Mô hình sẽ học cách xác định mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra thông qua quá trình huấn luyện. Điều này có thể bao gồm việc phát hiện các mẫu, quy luật, và sự tương quan trong dữ liệu, từ đó dự đoán đầu ra cho dữ liệu mới chưa được gán nhãn.

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