Câu hỏi tự luận mức độ nhận biết Khoa học máy tính 12 ctst bài F14: Học máy

Câu 1: 

Máy học (Machine Learning) là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu mà không cần lập trình rõ ràng. Nó giúp máy tính cải thiện hiệu suất trong các tác vụ cụ thể thông qua việc phân tích và nhận diện mẫu từ dữ liệu.

Câu 2: 

Câu 3: 

- Dữ liệu huấn luyện là tập hợp các ví dụ mà mô hình máy học sử dụng để học. Nó bao gồm các đầu vào và đầu ra tương ứng.

- Vai trò:

+ Cung cấp thông tin cho mô hình để nhận diện mẫu.

+ Giúp mô hình cải thiện khả năng dự đoán cho các dữ liệu chưa thấy.

Câu 4: 

- Mô hình trong máy học là một biểu diễn toán học của mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra. Nó được xây dựng từ dữ liệu huấn luyện và sử dụng để dự đoán hoặc phân loại dữ liệu mới.

=> Giải thích: Mô hình có thể là một hàm, một cây quyết định, hoặc một mạng nơ-ron, tùy thuộc vào phương pháp máy học được sử dụng.

Câu 5:

1950s: Khởi đầu với các nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo và thuật toán học máy.

1980s: Sự phát triển của mạng nơ-ron và các thuật toán học sâu.

2000s: Bùng nổ dữ liệu lớn và cải tiến trong phần cứng máy tính, giúp máy học phát triển nhanh chóng.

2010s: Ứng dụng máy học trong nhiều lĩnh vực như nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và xe tự lái.

Hiện tại: Máy học tiếp tục phát triển với các ứng dụng ngày càng đa dạng và phức tạp.