Phiếu trắc nghiệm Khoa học máy tính 12 cánh diều Bài 1: Giới thiệu về Học máy

A. TRẮC NGHIỆM NHIỀU PHƯƠNG ÁN LỰA CHỌN

1. NHẬN BIẾT (6 CÂU)

Câu 1: Có thể chia Học máy thành mấy loại chính?

A. 2.

B. 3.

C. 4.

D. 5.

Câu 2: Trong Học máy, dữ liệu có nhãn là gì?

A. Dữ liệu ngẫu nhiên không có hướng dẫn cụ thể.

B. Dữ liệu được thu thập từ nguồn ngoại vi.

C. Dữ liệu được gắn kết với một nhãn hoặc một giá trị đích cụ thể.

D. Dữ liệu không liên quan đến mục tiêu học của máy tính.

Câu 3: Trong Học máy, dữ liệu có nhãn được sử dụng cho loại Học máy nào?

A. Học tăng cường.

B. Học không giám sát.

C. Học có giám sát.

D. Học máy kết hợp.

Câu 4: Học không giám sát trong Học máy được thực hiện với loại dữ liệu nào?

A. Dữ liệu có nhãn.

B. Dữ liệu không có nhãn.

C. Dữ liệu tổng hợp.

D. Dữ liệu được xác định trước.

Câu 5: Bước thứ ba trong quy trình học máy là gì?

A. Triển khai ứng dụng mô hình.

B. Chuẩn bị dữ liệu.

C. Thu thập dữ liệu.

D. Xây dựng mô hình.

Câu 6: Có thể dùng mô hình học không giám sát để giải quyết bài toán nào sau đây?

A. Phân loại nợ xấu trong ngân hàng.

B. Phân loại bệnh trong y sinh.

C. Phân nhóm khách hàng dựa trên hành vi mua hàng.

D. Phát hiện đầu cơ và gian lận trong thương mại điện tử.

2. THÔNG HIỂU (5 CÂU)

Câu 1: Trong học máy, các mẫu dữ liệu được sử dụng để làm gì?

A. Để kiểm tra hiệu suất của mô hình.

B. Để huấn luyện mô hình.

C. Để cung cấp dữ liệu đầu vào cho mô hình.

D. Để tạo ra dữ liệu mới.

Câu 2: Khi xây dựng một mô hình học máy, dữ liệu kiểm tra được sử dụng để làm gì?

A. Để đánh giá hiệu suất và điều chỉnh các tham số của mô hình.

B. Để huấn luyện mô hình.

C. Dự đoán kết quả của mô hình trên dữ liệu mới.

D. Để lưu trữ dữ liệu không sử dụng trong quá trình huấn.

Câu 3: Khi sử dụng Học máy có giám sát, điều gì quan trọng nhất?

A. Cung cấp lượng lớn dữ liệu.

B. Sử dụng thuật toán phức tạp.

C. Huấn luyện mô hình với dữ liệu có nhãn.

D. Thực hiện đánh giá mô hình thường xuyên.

Câu 4: Mục đích chính của việc phân loại trong Học máy là gì?

A. Tìm kiếm dữ liệu.

B. Khám phá mối quan hệ giữa các biến.

C. Dự đoán giá trị trong tương lai.

D. Phân loại dữ liệu vào các nhóm xác định.

Câu 5: Sử dụng mô hình Học máy trong thực tế phục vụ mục đích gì?

A. Tạo ra dữ liệu mới không liên quan đến dữ liệu hiện có.

B. Dự đoán hoặc phân cụm dữ liệu một cách ngẫu nhiên.

C. Thực hiện dự đoán hoặc phân cụm trên dữ liệu mới.

D. Phân tích dữ liệu mà không có mục đích cụ thể.

3. VẬN DỤNG (3 CÂU)

Câu 1: Ngày nay, công việc nào sau đây là không thể thiếu vai trò của Học máy?

A. Lập trình.

B. Phân loại thư điện tử.

C. Xử lí văn bản thủ công.

D. Đọc hiểu văn bản một cách cơ bản.

Câu 2: Học máy không giám sát thường được sử dụng cho mục đích nào sau đây?

A. Phân loại dữ liệu.

B. Dự đoán giá trị cụ thể.

C. Ghi nhãn dữ liệu tự động.

D. Phân cụm dữ liệu.

Câu 3: Học máy không thể hỗ trợ việc nào sau đây trong chẩn đoán bệnh?

A. Dự báo tình trạng sức khoẻ.

B. Đề xuất phương án điều trị phù hợp cho bệnh nhân.

C. Thay thế bác sĩ thăm khám và đưa ra kết quả chẩn đoán.

D. Hỗ trợ bác sĩ đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu một cách chính xác và nhanh chóng hơn.

4. VẬN DỤNG CAO (1 CÂU)

Câu 1: Phương án nào sau đây là một kĩ thuật học không giám sát?

A. Hồi quy tuyến tính.

B. Cây quyết định.

C. Mật độ xác suất.

D. Phân loại nhị phân.

B. TRẮC NGHIỆM ĐÚNG – SAI (1 CÂU)

Câu 1. Có hai loại mô hình học máy chính: học có giám sát và học không giám sát.

a. Học có giám sát là phương pháp học máy được sử dụng rộng rãi nhất.

b. Học có giám sát được sử dụng trong trường hợp khám phá các mối quan hệ tiềm ẩn trong một tập dữ liệu không được gán nhãn.

c. Phân tích thành phần độc lập là một kĩ thuật học không giám sát.

d. Học không giám sát có nhiều ứng dụng trong thực tế như xây dựng bộ lọc thư rác, nhận dạng hình ảnh, nhận dạng chữ viết tay, nhận dạng tiếng nói,…

Đáp án:

Câu 1.

a. Đ

b. S

c. Đ

d. S