- Bộ lọc thư: Bộ lọc thư là một công cụ hoặc hệ thống được sử dụng để xác định xem một thư điện tử có phải là thư rác hay không. Bộ lọc này có thể sử dụng các quy tắc và thuật toán để phân tích nội dung và thông tin của thư.

- Thư rác: Các thư được xác định là thư rác sẽ được tự động chuyển vào Hộp thư rác (Spam). Điều này giúp người dùng tách biệt giữa các thư quan trọng và thư không mong muốn hoặc có tính spam.

Câu 2

Bộ lọc thư điện tử, thường là tập hợp các quy tắc, được thiết kế để phát hiện và đánh dấu các thư rác trước khi chúng được chuyển vào hộp thư của người dùng. Có quy tắc chỉ đơn giản là trong nội dung hoặc tiêu đề thư có các cụm từ đáng ngờ như “miễn phí”, “giảm giá”, “rẻ bất ngờ".... hay địa chỉ thư của người gửi hoặc địa chỉ của máy chủ gửi thư thuộc vào một “danh sách đen” xác định. Theo em, có thể xây dựng các bộ lọc thư này bằng cách nào?

Xem đáp án

Lời giải

Trả lời:

Để xây dựng bộ lọc thư điện tử, có thể sử dụng các phương pháp học máy.

Câu 3

Chọn phương án đúng. Học máy là:

A. Chương trình máy tính có khả năng đưa ra quyết định hay dự đoán dựa trên dữ liệu.

B. Khả năng phân tích dữ liệu thu nhận được của máy tính 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.

Xem đáp án

Lời giải

Trả lời:

Đáp án C là định nghĩa chính xác và toàn diện nhất về học máy vì:

- Sử dụng các phương pháp và kỹ thuật: Học máy không chỉ là một phương pháp đơn giản mà nó bao gồm một loạt các kỹ thuật và phương pháp, bao gồm học có giám sát, học không giám sát, và học bán giám sát.

- Máy tính học từ dữ liệu: Trong học máy, máy tính không chỉ đơn giản là thực hiện các quy tắc được xác định trước (như trong lựa chọn B), mà nó thực sự học từ dữ liệu. Điều này có nghĩa là máy tính sẽ phân tích dữ liệu và điều chỉnh các tham số của mô hình để tối ưu hóa hiệu suất của nó.

- Đưa ra dự đoán hoặc quyết định: Mục tiêu cuối cùng của học máy là để máy tính có khả năng đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên dữ liệu mà nó đã học được. Điều này có thể bao gồm việc dự đoán giá cổ phiếu, phân loại email là spam hay không, hoặc thậm chí là tự lái xe.

- Không cần lập trình cụ thể: Trong học máy, không cần phải lập trình cụ thể các quy tắc hoặc logic cho máy tính như trong lựa chọn A. Thay vào đó, máy tính tự học từ dữ liệu thông qua các thuật toán và kỹ thuật học máy.

Câu 4