Giải bởi Vietjack
Đáp án: Sự khác biệt chính là: học có giám sát sử dụng dữ liệu có nhãn, trong khi học không giám sát sử dụng dữ liệu không có nhãn.
Giải thích:
Học có giám sát: Dữ liệu huấn luyện bao gồm các mẫu dữ liệu đã được gán nhãn đầu ra. Mục tiêu là học mối quan hệ giữa đầu vào và nhãn để dự đoán nhãn cho dữ liệu mới.
Học không giám sát: Dữ liệu huấn luyện không có nhãn. Mục tiêu là tìm cấu trúc hoặc mẫu trong dữ liệu, như phân nhóm dữ liệu thành các cụm mà không cần nhãn trước đó.
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.
Học máy là nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) giúp máy tính làm gì?
PHẦN III. Câu trả lời ngắn. Thí sinh trả lời từ câu 1 đến câu 3
Học máy là gì và nó giúp máy tính làm gì?
Xác định tính đúng/sai của các phát biểu sau về các ứng dụng và đặc điểm của học máy:
a) Một mô hình học máy phân loại có thể được ứng dụng để phân loại email thành "spam" hoặc "không spam".
b) Trong bài toán phân cụm, dữ liệu huấn luyện không cần có nhãn và thuật toán nhóm các mẫu dữ liệu thành các cụm dựa trên sự tương tự.
c) Học không giám sát yêu cầu dữ liệu có nhãn để huấn luyện mô hình phân cụm.
d) Ứng dụng nhận dạng chữ viết tay có thể bao gồm cả chế độ tĩnh (offline) và động (online) để chuyển đổi chữ viết tay thành văn bản.
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
Hãy cho biết các phát biểu sau đây về học máy đúng hay sai:
a) Học máy là nhánh của trí tuệ nhân tạo giúp máy tính tự động phát hiện mối quan hệ trong dữ liệu mà không cần sự can thiệp của con người.
b) Bài toán phân loại là một ví dụ của học máy có giám sát, trong đó các mẫu dữ liệu được gán nhãn đầu ra tương ứng để huấn luyện mô hình.
c) Quy trình học máy bắt đầu bằng việc đánh giá mô hình trước khi thu thập và chuẩn bị dữ liệu.
d) Học không giám sát thường được sử dụng để giải quyết bài toán phân loại, mà không cần dữ liệu có nhãn.
