Câu hỏi tự luận mức độ vận dụng cao Khoa học máy tính 12 cd bài 1: Giới thiệu về học máy

4. VẬN DỤNG CAO (3 CÂU)

Câu 1: Đánh giá các phương pháp khác nhau trong học có giám sát và nêu ưu nhược điểm của từng phương pháp?

Câu 2: Phân tích một tình huống cụ thể trong đó máy học có thể được sử dụng để giải quyết một vấn đề phức tạp trong doanh nghiệp?

Câu 3: Trình bày các thách thức trong việc triển khai mô hình máy học và đề xuất các giải pháp để khắc phục?


Câu 1: 

 

Ưu điểm

Nhược điểm

Hồi quy tuyến tínhDễ hiểu, dễ triển khai, hiệu quả với dữ liệu tuyến tính.Không hoạt động tốt với dữ liệu phi tuyến tính.
Cây quyết định Dễ hiểu, trực quan, có thể xử lý dữ liệu phi tuyến.Dễ bị overfitting nếu không cắt tỉa đúng cách.
Mạng nơ-ronCó khả năng học tốt từ dữ liệu lớn và phức tạp. Cần nhiều tài nguyên tính toán và khó giải thích.
Máy vector hỗ trợ (SVM)Hiệu quả với dữ liệu cao chiều, có thể sử dụng kernel trick.Khó khăn trong việc chọn kernel phù hợp và không hiệu quả với dữ liệu lớn.

Câu 2: 

*Tình huống: Dự đoán doanh số bán hàng cho một chuỗi cửa hàng bán lẻ.

- Giải pháp:

+ Thu thập dữ liệu: Dữ liệu lịch sử bán hàng, thông tin khách hàng, và các yếu tố bên ngoài như thời tiết.

+ Tiền xử lý dữ liệu: Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu.

+ Xây dựng mô hình: Sử dụng hồi quy tuyến tính hoặc mạng nơ-ron để dự đoán doanh số.

+ Đánh giá mô hình: Sử dụng dữ liệu kiểm tra để đánh giá độ chính xác của dự đoán.

+ Triển khai: Sử dụng mô hình để đưa ra quyết định về lượng hàng tồn kho và chiến lược tiếp thị.

Câu 3: 

*Thách thức:

+ Dữ liệu không đủ hoặc kém chất lượng: Dữ liệu không đầy đủ hoặc chứa nhiều lỗi có thể dẫn đến mô hình kém chính xác.

+ Khó khăn trong việc giải thích mô hình: Một số mô hình, như mạng nơ-ron, khó giải thích cho người không chuyên.

+ Chi phí tính toán cao: Một số mô hình yêu cầu tài nguyên tính toán lớn, gây khó khăn cho doanh nghiệp nhỏ.

*Giải pháp:

+ Tăng cường dữ liệu: Sử dụng kỹ thuật như tăng cường dữ liệu để cải thiện chất lượng và số lượng dữ liệu.

+ Giải thích mô hình: Sử dụng các công cụ giải thích mô hình như LIME hoặc SHAP để giúp người dùng hiểu rõ hơn về quyết định của mô hình.

+ Tối ưu hóa tài nguyên: Sử dụng các dịch vụ đám mây để giảm chi phí tính toán và linh hoạt trong việc mở rộng.


Bình luận

Giải bài tập những môn khác