Phiếu trắc nghiệm Khoa học máy tính 12 cánh diều Ôn tập cuối kì 2 (Đề 4)

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

ĐỀ SỐ 04

Câu 1: Học máy giúp máy tính làm gì?

A. Dự đoán nhãn cho dữ liệu mới

B. Phân tích dữ liệu không cần nhãn

C. Tạo ra mô hình học máy tự động

D. Phân loại dữ liệu mà không có sự can thiệp của con người

Câu 2: Mô hình học máy được đánh giá như thế nào?

A. Dựa vào dữ liệu huấn luyện

B. Qua dữ liệu chưa dùng trong huấn luyện

C. Bằng cách phân loại dữ liệu tự động

D. Bằng cách dự đoán nhãn cho dữ liệu mới

Câu 3: Học không giám sát sử dụng dữ liệu như thế nào?

A. Dữ liệu có nhãn đầu ra

B. Dữ liệu không có nhãn

C. Dữ liệu phân loại

D. Dữ liệu có cấu trúc

Câu 4: Quá trình huấn luyện mô hình học máy dựa trên gì?

A. Dữ liệu đã chuẩn bị sẵn

B. Các bài toán phân cụm

C. Các thuộc tính đặc trưng của đối tượng

D. Dữ liệu và thuật toán học máy

Câu 5: Quy trình học máy bắt đầu từ đâu?

A. Huấn luyện mô hình

B. Chuẩn bị dữ liệu

C. Triển khai ứng dụng

D. Thu thập dữ liệu

Câu 6: Học máy có thể giúp ứng dụng nào dưới đây?

A. Phân tích ngữ nghĩa trong văn bản

B. Xây dựng các mô hình phân cụm cho dữ liệu

C. Dự đoán kết quả dựa trên dữ liệu cũ

D. Tất cả các đáp án trên

Câu 7: Các bài toán phân loại có thể sử dụng trong ứng dụng nào?

A. Phân loại thư rác trong email

B. Dự báo biến động thị trường

C. Chẩn đoán bệnh từ triệu chứng

D. Xử lý hình ảnh trong y tế

Câu 8: Một trong những thách thức khi làm việc với dữ liệu lớn là gì?

A. Quản lý và lưu trữ dữ liệu hiệu quả

B. Phân tích dữ liệu nhanh chóng

C. Phân loại dữ liệu chính xác

D. Tất cả các thách thức trên

Câu 9: Học máy có thể giúp phân tích dữ liệu trong các lĩnh vực nào?

A. Y tế

B. Thị trường

C. Kinh doanh

D. Tất cả các đáp án trên

Câu 10: Khai phá dữ liệu nhằm mục đích phát hiện gì?

A. Các mẫu ẩn trong dữ liệu

B. Dữ liệu không cấu trúc

C. Sự tương quan giữa các thuộc tính

D. Sự biến động trong thị trường

Câu 11: Khoa học dữ liệu giúp giải quyết vấn đề gì?

A. Tìm mối quan hệ ẩn trong dữ liệu

B. Tạo ra các báo cáo dự báo

C. Đưa ra quyết định tối ưu dựa trên dữ liệu

D. Tất cả các đáp án trên

Câu 12: Các đặc trưng của dữ liệu lớn bao gồm yếu tố gì?

A. Khối lượng và tốc độ

B. Tính xác thực và giá trị

C. Tính đa dạng và khối lượng

D. Tất cả các yếu tố trên

Câu 13: Phân tích dữ liệu mô tả giúp làm gì?

A. Tóm tắt dữ liệu quá khứ

B. Dự đoán các xu hướng tương lai

C. Tạo các mô hình học máy

D. Phân nhóm các đối tượng dữ liệu

Câu 14: Phát triển mô hình học máy giúp giải quyết bài toán nào trong khoa học dữ liệu?

A. Dự đoán các sự kiện trong tương lai

B. Phân tích dữ liệu khách hàng

C. Dự đoán bệnh từ triệu chứng

D. Tất cả các đáp án trên

Câu 15: Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể làm gì?

A. Phân tích ngôn ngữ tự nhiên

B. Tạo ra các dự đoán dựa trên ngữ cảnh

C. Xử lý các nhiệm vụ ngôn ngữ phức tạp

D. Tất cả các đáp án trên

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

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

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

TRẮC NGHIỆM ĐÚNG - SAI

Câu 1: Một công ty vận tải muốn tối ưu hóa tuyến đường giao hàng bằng cách sử dụng học máy để dự đoán thời gian di chuyển dựa trên dữ liệu giao thông, thời tiết và khoảng cách.

Dưới đây là một số nhận xét về ứng dụng học máy trong bài toán này:

a. Học máy có thể được sử dụng để dự đoán thời gian di chuyển dựa trên dữ liệu lịch sử về giao thông.
b. Các mô hình học máy luôn đưa ra kết quả chính xác 100% khi dự đoán thời gian di chuyển.
c. Dữ liệu thời tiết có thể là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến độ chính xác của dự đoán.
d. Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) không thể áp dụng để tối ưu hóa tuyến đường giao hàng.

Câu 2: Một ngân hàng đang triển khai một hệ thống khoa học dữ liệu để cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Họ thu thập dữ liệu về hành vi chi tiêu, sở thích tài chính và lịch sử giao dịch để đưa ra các gợi ý phù hợp cho từng khách hàng.

Dưới đây là một số nhận xét về ứng dụng khoa học dữ liệu trong dịch vụ tài chính:

a. Khoa học dữ liệu có thể giúp đề xuất các sản phẩm tài chính phù hợp với nhu cầu từng khách hàng.
b. Dữ liệu khách hàng không cần phải bảo mật vì tất cả các ngân hàng đều có hệ thống an toàn.
c. Hệ thống có thể phát hiện những giao dịch bất thường để ngăn chặn gian lận.
d. Mô hình phân tích dữ liệu có thể giúp ngân hàng xác định khách hàng có khả năng vay nợ cao.

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

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

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