CÂU HỎI HOT CÙNG CHỦ ĐỀ

Câu 1

A.

Nó làm giảm độ chệch (bias) của mô hình

B.

Nó giữ nguyên giá trị âm

C.

Nó không bị sự mất mát gradient khi huấn luyện

D.

Nó không thể giải quyết được vấn đề overfitting

Lời giải

Chọn đáp án D

Câu 2

A.

Tỷ lệ giữa số lần dự đoán đúng positive và tổng số positive thực sự

B.

Tỷ lệ giữa số lần dự đoán đúng negative và tổng số negative thực sự

C.

Số lần dự đoán đúng trên tổng số lần dự đoán

D.

Tỷ lệ giữa số lần dự đoán đúng và tổng số lần dự đoán đúng và sai

Lời giải

Chọn đáp án A

Câu 3

A.

Giảm kích thước dữ liệu

B.

Tăng độ chính xác của mô hình

C.

Tạo ra mô hình dự đoán

D.

Mô phỏng cấu trúc não người

Lời giải

Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 250K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.

Nâng cấp VIP

Câu 4

A.

Sai số giữa dự đoán và giá trị thực tế

B.

Sự phức tạp của mô hình

C.

Tính tổng quát hóa của mô hình

D.

Sự khác biệt giữa dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra

Lời giải

Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 250K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.

Nâng cấp VIP

Câu 5

A.

Hàm được sử dụng để biến đổi đầu vào của một neural network thành đầu ra

B.

Hàm để tính toán gradient

C.

Hàm để giảm overfitting

D.

Hàm để tối ưu hóa trọng số của mạng neural

Lời giải

Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 250K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.

Nâng cấp VIP

Câu 6

A.

Regression

B.

Classification

C.

Clustering

D.

Tất cả các phương án trên

Lời giải

Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 250K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.

Nâng cấp VIP

Câu 7

A.

K-means clustering

B.

Supervised learning

C.

Unsupervised learning

D.

Ensemble learning

Lời giải

Bạn cần đăng ký gói VIP ( giá chỉ từ 250K ) để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn.

Nâng cấp VIP