Phiếu trắc nghiệm Khoa học máy tính 12 chân trời Bài F14: Học máy

Chủ đề F: Giải quyết vấn đề với sự trợ giúp của máy tính

Bài F14: Học máy

(31 câu)

A. TRẮC NGHIỆM

1. NHẬN BIẾT (13 câu)

Câu 1: Học máy là gì?

A. Lĩnh vực tập trung vào việc dạy máy tính lập trình.

B. Lĩnh vực của AI giúp máy tính tự học từ dữ liệu.

C. Lĩnh vực nghiên cứu về phần cứng máy tính.

D. Lĩnh vực chuyên về lập trình thủ công.

Câu 2: Học máy có thể được sử dụng để:

A. Tự động dạy máy tính làm các phép toán.

B. Tự động học từ dữ liệu và đưa ra quyết định.

C. Chỉ giúp máy tính chơi game.

D. Phân tích phần mềm.

Câu 3: Quy trình học máy bắt đầu với bước nào?

A. Chọn mô hình học máy.

B. Kiểm tra mô hình.

C. Huấn luyện mô hình.

D. Thu thập và làm sạch dữ liệu.

Câu 4: Khi dữ liệu chưa được xử lý, chúng ta gọi đó là gì?

A. Dữ liệu thô.

B. Dữ liệu sạch.

C. Dữ liệu huấn luyện.

D. Dữ liệu kiểm thử.

Câu 5: Mục đích của việc "làm sạch" dữ liệu trong học máy là gì?

A. Tăng kích thước dữ liệu.

B. Loại bỏ dữ liệu không cần thiết và chuẩn hóa dữ liệu.

C. Thêm dữ liệu huấn luyện.

D. Phân tích dữ liệu.

Câu 6: Bước nào trong quy trình học máy được thực hiện sau khi "làm sạch" dữ liệu?

A. Kiểm tra mô hình.

B. Chia dữ liệu thành dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm thử.

C. Huấn luyện mô hình.

D. Lựa chọn thuật toán học máy.

Câu 7: Trong quá trình học máy, mô hình nào sẽ giúp máy tính phân biệt các mẫu dữ liệu khác nhau?

A. Mô hình học máy.

B. Dữ liệu kiểm thử.

C. Dữ liệu huấn luyện.

D. Dữ liệu thô.

Câu 8: Học máy được phân loại dựa trên dữ liệu học bao gồm những loại nào?

A. Học có giám sát và học không giám sát

B. Học dữ liệu có nhãn và học dữ liệu không nhãn

C. Học củng cố và học sâu

D. Học trực tuyến và học ngoại tuyến

Câu 9: Đặc trưng cơ em của dữ liệu gán nhãn là 

A. Dữ liệu không có nhãn

B. Dữ liệu chỉ chứa thông tin số

C. Dữ liệu được thu thập tự động

D. Dữ liệu được gán một nhãn hoặc giá trị đích

Câu 10: Phương pháp học máy nào sử dụng dữ liệu đã được gán nhãn?

A. Học có giám sát

B. Học không giám sát

C. Học củng cố

D. Học sâu

Câu 11: Học có giám sát thường được ứng dụng để làm gì?

A. Phân cụm dữ liệu

B. Phân loại dữ liệu

C. Giảm chiều dữ liệu

D. Tạo dữ liệu mới

Câu 12: Học máy giúp xử lý dữ liệu như thế nào?

A. Chậm và thủ công

B. Nhanh chóng và hiệu quả

C. Chỉ xử lý dữ liệu nhỏ

D. Chỉ xử lý dữ liệu có cấu trúc

Câu 13: Ứng dụng nào sau đây là ví dụ tiêu biểu của học máy?

A. Nhận diện chữ viết tay

B. Soạn thảo văn bản

C. Thiết kế đồ họa

D. Quản lý dự án

2. THÔNG HIỂU (9 CÂU)

Câu 1: Tại sao học máy không yêu cầu lập trình rõ ràng?

A. Vì học máy có thể tự động phát triển các chương trình.

B. Vì máy tính có thể học từ dữ liệu và phát triển quy tắc.

C. Vì các thuật toán đã được lập trình sẵn.

D. Vì học máy không cần dữ liệu.

Câu 2: Việc lựa chọn mô hình học máy phù hợp có ảnh hưởng gì đến kết quả?

A. Không có ảnh hưởng lớn.

B. Không cần thiết nếu dữ liệu đã được chuẩn hóa.

C. Chỉ giúp việc phân loại dữ liệu.

D. Giúp mô hình hoạt động hiệu quả và chính xác hơn.

Câu 3: Khi nào ta cần điều chỉnh mô hình học máy?

A. Khi mô hình chưa đạt độ chính xác mong muốn.

B. Khi mô hình huấn luyện xong.

C. Khi dữ liệu đã được chuẩn hóa.

D. Khi dữ liệu đã đầy đủ.

Câu 4: Lựa chọn mô hình học máy nào là phù hợp với bài toán phân loại ảnh?

A. Mô hình học máy tuyến tính.

B. Mô hình học sâu (Deep Learning).

C. Mô hình học cây quyết định.

D. Mô hình học nhóm (Ensemble).

Câu 5: Sau khi huấn luyện, tại sao cần phải kiểm thử mô hình?

A. Để kiểm tra xem mô hình có thể hoạt động trên dữ liệu mới không.

B. Để thêm dữ liệu huấn luyện.

C. Để kiểm tra thời gian xử lý.

D. Để đánh giá số lượng dữ liệu cần thu thập.

Câu 6: Mô hình học máy nào có thể học từ dữ liệu lớn và phức tạp?

A. Mô hình học máy tuyến tính.

B. Mô hình học máy quyết định.

C. Mô hình học sâu (Deep Learning).

D. Mô hình học cây quyết định.

Câu 7: Trong pha huấn luyện dữ liệu của học có giám sát, mục tiêu chính là gì?

A. Phân loại dữ liệu mới

B. Xây dựng mô hình từ dữ liệu có nhãn

C. Tìm kiếm các mẫu ẩn trong dữ liệu

D. Giảm chiều dữ liệu

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

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

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

B. CÂU HỎI TRẮC NGHIỆM ĐÚNG – SAI (2 CÂU)

Câu 1: Học máy là một lĩnh vực trong trí tuệ nhân tạo (AI) giúp máy tính tự học từ dữ liệu mà không cần lập trình cụ thể. 

a) Quy trình học máy bắt đầu bằng việc huấn luyện mô hình ngay lập tức mà không cần thu thập dữ liệu.

b) Mục đích của việc làm sạch dữ liệu là loại bỏ dữ liệu không cần thiết và chuẩn hóa dữ liệu để phù hợp hơn với mô hình học máy.

c) Dữ liệu huấn luyện trong học máy là dữ liệu dùng để đánh giá hiệu suất của mô hình.

d) Quy trình học máy bao gồm việc liên tục thu thập dữ liệu, huấn luyện mô hình và kiểm tra hiệu suất để cải thiện kết quả dự đoán.

Đáp án:

a) Sai

b) Đúng

c) Sai

d) Đúng

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

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

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