Câu 7: Học máy có thể giúp cải thiện khả năng phân loại và nhận diện trong lĩnh vực nào sau đây?

Câu 2: Trong học máy, loại dữ liệu nào được gán nhãn cụ thể để huấn luyện mô hình?

PHẦN I. Câu trắc nghiệm nhiều phương án lựa chọn. Thí sinh trả lời từ câu 1 đến câu 10. Mỗi câu hỏi thí sinh chỉ lựa chọn một phương án.

Câu 1: Học máy thuộc lĩnh vực nào trong trí tuệ nhân tạo?

Câu 9: Học máy giúp xử lý và phân tích dữ liệu lớn như thế nào?

Câu 3: Phương pháp học máy nào sử dụng dữ liệu không có nhãn để mô hình hóa cấu trúc hoặc thông tin ẩn?

Câu 6: Công nghệ học máy nào được sử dụng để nhận diện và phân biệt âm thanh của các đơn vị tiếng?

Câu 8: Để xây dựng một mô hình chẩn đoán bệnh, học máy sử dụng loại dữ liệu nào?

Câu 5: Trong các phương pháp học máy, cái nào sử dụng dữ liệu có nhãn để huấn luyện mô hình?

Câu 2: Phân biệt giữa học có giám sát và học không giám sát trong học máy?

PHẦN II. Câu trắc nghiệm đúng sai. Thí sinh trả lời từ câu 1 đến câu 2. Trong mỗi ý a), b), c), d) ở mỗi câu, thí sinh chọn đúng hoặc sai

Câu 1: Phát biểu sau đúng hay sai về học máy?

a) Học máy giúp máy tính tự xây dựng bộ lọc để phân loại thư điện tử mà không cần lập trình chi tiết.

b) Học máy chỉ hoạt động tốt với dữ liệu đã được lập trình cụ thể.

c) Một trong những ứng dụng của học có giám sát là nhận dạng hình ảnh.

d) Học không giám sát là phương pháp phổ biến nhất trong học máy.

Câu 2: Xác định tính đúng/sai của các phát biểu sau về các ứng dụng  của học máy:

a) Học máy giúp phân loại thư điện tử thành thư rác hoặc thư thường dựa trên các đặc điểm của thư đúng hay sai?

b) Học máy không thể được sử dụng trong chẩn đoán bệnh.

c) Học máy không có khả năng xử lý và phân tích dữ liệu lớn.

Câu 10: Câu hỏi 10: Để cải thiện khả năng nhận diện chữ viết tay, học máy sử dụng mô hình nào?