Câu hỏi tự luận mức độ nhận biết Khoa học máy tính 12 cd bài 1: Giới thiệu về học máy

Câu 1:

*Định nghĩa: Máy học (Machine Learning) là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép máy tính học từ dữ liệu mà không cần lập trình cụ thể.

*Ứng dụng:

+ Nhận diện giọng nói (ví dụ: trợ lý ảo như Siri, Google Assistant).

+ Phân loại email (như phân loại spam).

+ Đề xuất sản phẩm (như Netflix, Amazon).

+ Nhận diện hình ảnh (như Facebook tự động gán thẻ bạn bè).

Câu 2: 

- Dữ liệu: Tập hợp thông tin được sử dụng để huấn luyện mô hình.

- Thuật toán: Quy trình hoặc công thức mà mô hình sử dụng để học từ dữ liệu.

- Mô hình: Kết quả của quá trình học, có thể đưa ra dự đoán hoặc phân loại.

- Dữ liệu kiểm tra: Tập dữ liệu dùng để đánh giá hiệu suất của mô hình sau khi huấn luyện.

Câu 3: 

- Thu thập dữ liệu: Tập hợp dữ liệu cần thiết cho bài toán.

- Tiền xử lý dữ liệu: Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu để phù hợp cho mô hình.

- Chọn thuật toán: Lựa chọn thuật toán học máy phù hợp.

- Huấn luyện mô hình: Sử dụng dữ liệu huấn luyện để dạy mô hình.

- Đánh giá mô hình: Kiểm tra mô hình với dữ liệu kiểm tra để xem nó hoạt động như thế nào.

- Triển khai mô hình: Sử dụng mô hình trong thực tế.

Câu 4: 

Dữ liệu huấn luyện là tập hợp dữ liệu đã được gán nhãn, bao gồm đầu vào (features) và đầu ra (labels). Nó được sử dụng để "dạy" mô hình cách nhận diện mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra.