Đáp án Khoa học máy tính 12 chân trời Bài F16: Máy tính, thuật toán và Khoa học dữ liệu

             Bài F16. MÁY TÍNH, THUẬT TOÁN VÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU

KHỞI ĐỘNG

Theo em, những khả năng nổi bật nào đã giúp cho máy tính dần trở thành một thiết bị được sử dụng thường xuyên trong việc xử lí dữ liệu?

Giải chi tiết:.

Máy tính đã trở thành một thiết bị được sử dụng thường xuyên trong việc xử lý dữ liệu nhờ những khả năng nổi bật sau:

- Tốc độ xử lý: Máy tính có khả năng xử lý dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả, vượt trội so với việc xử lý thủ công. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và tăng năng suất trong công việc.

- Khả năng lưu trữ: Máy tính có khả năng lưu trữ và quản lý lượng lớn dữ liệu. Điều này cho phép lưu trữ dữ liệu một cách dễ dàng và truy xuất nhanh chóng khi cần thiết.

- Tính tự động hóa: Máy tính có khả năng thực hiện các tác vụ xử lý dữ liệu một cách tự động, giảm sự phụ thuộc vào công việc thủ công và giảm thiểu sai sót con người.

- Linh hoạt và khả năng tương tác: Máy tính có thể thao tác với nhiều loại dữ liệu khác nhau, từ dữ liệu văn bản đến hình ảnh, âm thanh và video. Nó cũng cho phép tương tác và trao đổi dữ liệu với người dùng thông qua giao diện đồ họa và ứng dụng.

KHÁM PHÁ

1. Vai trò của máy tính đối với sự phát triển của Khoa học dữ liệu

Làm

Theo em, điện toán đám mây có vai trò như thế nào trong Khoa học dữ liệu.

Giải chi tiết:

Điện toán đám mây đóng vai trò quan trọng trong Khoa học dữ liệu bởi vì:

- Lưu trữ và quản lý dữ liệu: Điện toán đám mây cung cấp khả năng lưu trữ dữ liệu lớn và quản lý dữ liệu một cách linh hoạt. Nó cho phép các nhà nghiên cứu và chuyên gia dữ liệu lưu trữ, truy cập và chia sẻ dữ liệu một cách dễ dàng và an toàn.

- Tính toán mạnh mẽ: Điện toán đám mây cung cấp khả năng tính toán mạnh mẽ và linh hoạt, cho phép thực hiện các phép tính phức tạp và xử lý dữ liệu lớn một cách hiệu quả. Các dịch vụ điện toán đám mây cung cấp khả năng mở rộng linh hoạt để đáp ứng yêu cầu tính toán của các tác vụ phân tích dữ liệu phức tạp.

- Cộng tác và chia sẻ: Điện toán đám mây cho phép các nhà nghiên cứu và chuyên gia dữ liệu cộng tác và chia sẻ dữ liệu, công cụ và tài nguyên tính toán. Nó tạo điều kiện thuận lợi cho việc làm việc nhóm, phân phối và trao đổi tri thức trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu.

- Tiết kiệm chi phí và linh hoạt: Sử dụng điện toán đám mây cho Khoa học dữ liệu giúp tiết kiệm chi phí đầu tư vào phần cứng và hạ tầng máy chủ. Nó cũng cung cấp linh hoạt trong việc mở rộng và thu hẹp quy mô tính toán theo nhu cầu thực tế của các dự án Khoa học dữ liệu.

2. Tính ưu việt của sử dụng máy tính và thuật toán trong xử lí dữ liệu lớn

Làm

Thảo luận với bạn và cho biết một số ưu điểm khi sử dụng máy tính và thuật toán để xử lí dữ liệu lớn.

Giải chi tiết:

Sử dụng máy tính và thuật toán trong xử lí dữ liệu lớn có nhiều ưu điểm như tăng tốc độ xử lí, khả năng tự động hoá, tính da dạng, tính chính xác, khả năng mở rộng, khả năng lưu trữ, tiết kiệm thời gian,...

LUYỆN TẬP

Câu 1: Trình bày các yếu tố chính của dữ liệu lớn.

Giải chi tiết:

- Tốc độ xử lí.

- Thực hiện các mô hình học máy trên dữ liệu lớn.

- Khả năng mở rộng.

- Lưu trữ và bảo mật dữ liệu.

- Xử lí theo thời gian thực.

- Xử lí song song.

- Tự động hóa.

Câu 2: Nêu ví dụ minh hoạ tính ưu việt của máy tính khi xử lí dữ liệu lớn.

Giải chi tiết:

Một số ví dụ minh họa trong sách giáo khoa:

Vào năm 2020, GPT-3 của OpenAI đã thu thập khoảng 45 TB dữ liệu thô từ sách, tạp chí, trang web,... với nhiều chủ đề khác nhau. Sau đó, dữ liệu thô được xử lí để tạo ra 570 GB dữ liệu vào cho mô hình học máy¹. Lượng dữ liệu thô thu thập dùng cho GPT-3 tương đương khoảng 200 000 giờ video Full HD hoặc 15 triệu giờ âm thanh định dạng MP3. Các phiên bản khác nhau của GPT-3 sử dụng từ 125 triệu đến 175 tỉ tham số (phụ thuộc vào số tầng trong mạng học sâu của mô hình). Theo ước tính, việc đào tạo mô hình GPT-3 với 175 tỉ tham số cần hàng trăm năm với 1 GPU V100. Để giảm thời huấn luyện mô hình học máy, OpenAI đã sử dụng 1024 GPU NVIDIA A100 để huấn luyện mô hình GPT-3 trong 34 ngày².

VẬN DỤNG

Câu 1: Cho biết dữ liệu tạo ra từ mạng xã hội có các tính chất của dữ liệu lớn không.

Giải chi tiết:

Dữ liệu tạo ra từ mạng xã hội có các tính chất của dữ liệu lớn.

Câu 2: Tìm hiểu và trình bày sơ lược vai trò của tự động hoá trong Khoa học dữ liệu.

Giải chi tiết:

Tự động hoá trong Khoa học dữ liệu đóng vai trò quan trọng như sau:

- Tự động hoá giúp giảm thiểu công việc thủ công và tối ưu hóa quy trình xử lý dữ liệu. Nó cho phép tự động thực hiện các tác vụ như thu thập dữ liệu, tiền xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu.

- Tự động hoá cung cấp khả năng lập trình và thực thi các thuật toán phân tích dữ liệu phức tạp. Điều này giúp nghiên cứu viên và chuyên gia dữ liệu tăng cường khả năng tiếp cận và sử dụng các phương pháp và công cụ phân tích mạnh mẽ.

- Tự động hoá cung cấp khả năng mở rộng và tái sử dụng. Các quy trình và công việc được tự động hoá có thể được áp dụng cho nhiều dự án và tập dữ liệu khác nhau, giúp tiết kiệm thời gian và công sức.

- Tự động hoá hỗ trợ việc tự động tìm kiếm tri thức từ dữ liệu. Các thuật toán học máy và khai phá dữ liệu có thể được áp dụng tự động để phát hiện mẫu, khám phá thông tin ẩn và tạo ra các dự đoán từ dữ liệu lớn.

- Tự động hoá cung cấp khả năng tương tác và trực quan hóa dữ liệu. Các công cụ và giao diện tự động hoá cho phép người dùng trực quan hóa và tương tác với dữ liệu một cách dễ dàng, giúp hiểu rõ hơn và đưa ra quyết định dựa trên thông tin.