Giải SGK Tin học 12 Kết nối tri thức Bài 25. Làm quen với học máy

Trả lời:

Việc phân loại thư vào Hộp thư rác (Spam) thông qua quá trình sau:

- Hộp thư đến (Inbox): Đây là nơi nhận và hiển thị tất cả các thư đến.

- 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.

 Trả lời:

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

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.

Trả lời:

Dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra được chia ra để đánh giá hiệu suất của mô hình học máy:

- Dữ liệu huấn luyện được sử dụng để huấn luyện mô hình, tức là mô hình học từ dữ liệu này để tìm ra các mẫu và quy luật trong dữ liệu. 

- Dữ liệu kiểm tra được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình đã được huấn luyện.

Trả lời:

Một số công việc mà ngày nay không thể thiếu vai trò của Học máy:

- Lọc thư rác.

- Chẩn đoán bệnh.

- Phân tích thị trường.

- Nhận dạng tiếng nói.

- Nhận dạng chữ viết.

- Dịch tự động.