Phiếu trắc nghiệm Khoa học máy tính 12 cánh diều Ôn tập cuối kì 2 (Đề 3)

TRẮC NGHIỆM KHOA HỌC MÁY TÍNH 12 CÁNH DIỀU CUỐI KÌ 2

ĐỀ SỐ 03

Câu 1: Học máy là gì?
A. Nhánh của trí tuệ nhân tạo giúp máy tính học từ dữ liệu
B. Phương pháp dạy học hiện đại
C. Quy trình dạy học thông qua phần mềm
D. Phương pháp truyền thống trong giáo dục

Câu 2: Bài toán phân loại trong học máy là gì?
A. Phân loại các đối tượng thành các nhóm tương tự
B. Phân tích chuỗi dữ liệu theo thời gian
C. Gán nhãn cho đối tượng dựa trên các thuộc tính đặc trưng
D. Xử lý dữ liệu từ các thiết bị cảm biến

Câu 3: Trong học máy, mô hình học máy được tạo ra từ đâu?
A. Dữ liệu đã được chuẩn bị sẵn
B. Thuật toán học máy
C. Các phép toán thống kê
D. Phân tích dữ liệu thủ công

Câu 4: Quá trình chuẩn bị dữ liệu trong học máy bao gồm những bước nào?
A. Làm sạch dữ liệu, bổ sung giá trị thiếu, chuyển đổi định dạng
B. Đào tạo mô hình và triển khai ứng dụng
C. Tạo ra các dữ liệu mới
D. Không cần bước chuẩn bị nào

Câu 5: Học có giám sát trong học máy sử dụng loại dữ liệu nào?
A. Dữ liệu không có nhãn
B. Dữ liệu có nhãn đầu ra
C. Dữ liệu có cấu trúc
D. Dữ liệu phi cấu trúc

Câu 6: Bài toán phân cụm trong học không giám sát là gì?
A. Chia các đối tượng thành các nhóm có đặc điểm giống nhau
B. Phân tích các thuộc tính của đối tượng
C. Xây dựng các mối quan hệ giữa các nhóm
D. Dự đoán các nhãn cho dữ liệu mới

Câu 7: Dữ liệu huấn luyện trong học máy cần có đặc điểm gì?
A. Có nhãn đầu ra
B. Không có nhãn đầu ra
C. Chỉ bao gồm dữ liệu thô
D. Dữ liệu đã được phân cụm

Câu 8: Một ví dụ của ứng dụng học máy trong phân loại là gì?
A. Chẩn đoán bệnh
B. Phân loại thư rác
C. Phân tích thị trường chứng khoán
D. Dự báo thời tiết

Câu 9: Dữ liệu trong bài toán phân cụm thường có đặc điểm gì?
A. Không có nhãn
B. Được chia thành các nhóm
C. Chỉ có số liệu thô
D. Chỉ có các thuộc tính đặc trưng

Câu 10: Học máy có thể được sử dụng trong ứng dụng nào?
A. Phân tích thị trường
B. Chẩn đoán bệnh
C. Phân loại thư rác
D. Tất cả các đáp án trên

Câu 11: Khoa học dữ liệu kết hợp những phương pháp nào?
A. Toán học và thống kê
B. Thống kê và học máy
C. Toán học, thống kê và khoa học máy tính
D. Thống kê và dữ liệu lớn

Câu 12: Phân tích dữ liệu mô tả nhằm mục đích gì?
A. Dự đoán sự kiện trong tương lai
B. Tóm tắt dữ liệu quá khứ và trình bày trực quan
C. Phân nhóm các đối tượng trong dữ liệu
D. Dự báo thay đổi thị trường

Câu 13: Khai phá dữ liệu giúp phát hiện gì trong dữ liệu?
A. Các mẫu và xu hướng
B. Các yếu tố quan trọng của dữ liệu
C. Sự khác biệt giữa các nhóm
D. Các mối quan hệ trong dữ liệu

Câu 14: Dữ liệu lớn có những đặc trưng nào?
A. Khối lượng, tốc độ, tính đa dạng, tính xác thực và giá trị
B. Chỉ có khối lượng và tốc độ
C. Được tạo ra từ một nguồn duy nhất
D. Chỉ có tính xác thực và giá trị

Câu 15: Siêu máy tính giúp giải quyết vấn đề gì trong khoa học dữ liệu?
A. Lưu trữ dữ liệu lớn
B. Quản lý và phân tích dữ liệu lớn nhanh chóng
C. Phân nhóm dữ liệu hiệu quả
D. Tối ưu hóa thuật toán học máy

Câu 16:............................................

............................................

............................................

TRẮC NGHIỆM ĐÚNG - SAI

Câu 1: Một hệ thống phát hiện gian lận thẻ tín dụng sử dụng học máy để phân tích các giao dịch và xác định những giao dịch có khả năng gian lận. Dữ liệu bao gồm vị trí giao dịch, số tiền giao dịch và lịch sử giao dịch của chủ thẻ.

Dưới đây là một số nhận xét về hệ thống này:

a. Hệ thống có thể sử dụng thuật toán phân cụm để nhóm các giao dịch bất thường mà không cần dữ liệu nhãn.
b. Hệ thống không thể phát hiện gian lận nếu không có dữ liệu huấn luyện từ các giao dịch trước đó.
c. Khi có một giao dịch bất thường, hệ thống có thể ngay lập tức từ chối giao dịch mà không cần con người xác minh.
d. Các giao dịch có giá trị cao luôn bị hệ thống đánh dấu là gian lận.

Câu 2: Một tổ chức phi chính phủ đang triển khai dự án sử dụng dữ liệu lớn để phân tích và dự đoán sự ảnh hưởng của biến đổi khí hậu đối với nông nghiệp. Hệ thống thu thập dữ liệu từ vệ tinh, cảm biến đo nhiệt độ đất, độ ẩm không khí, lượng mưa, và thậm chí cả dữ liệu lịch sử về mùa vụ của các khu vực trên thế giới. Mục tiêu là giúp nông dân đưa ra quyết định tối ưu về thời điểm gieo trồng và loại cây trồng phù hợp với điều kiện khí hậu.

Dưới đây là một số nhận xét về ứng dụng dữ liệu lớn trong nghiên cứu biến đổi khí hậu:

a. Tính khối lượng (Volume) của dữ liệu lớn thể hiện qua việc hệ thống cần phân tích hàng petabyte dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
b. Hệ thống không thể áp dụng học máy để phát hiện xu hướng thay đổi thời tiết dựa trên dữ liệu lịch sử.
c. Dữ liệu có thể giúp nông dân lập kế hoạch mùa vụ chính xác hơn, giảm thiểu rủi ro thất thu do biến đổi khí hậu.
d. Một trong những thách thức của dự án là đảm bảo tính xác thực (Veracity) của dữ liệu từ các nguồn khác nhau để có dự đoán đáng tin cậy.

Câu 3: ............................................

............................................

............................................