Thứ sáu, 08/11/2024
IMG-LOGO
Trang chủ Lớp 12 Tin học Trắc nghiệm Tin học 12 Cánh diều Bài 1: Giới thiệu về học máy

Trắc nghiệm Tin học 12 Cánh diều Bài 1: Giới thiệu về học máy

Trắc nghiệm Tin học 12 Cánh diều Bài 1: Giới thiệu về học máy

  • 460 lượt thi

  • 15 câu hỏi

  • 45 phút

Danh sách câu hỏi

Câu 1:

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?

Xem đáp án

Đáp án: A

Giải thích: Học máy giúp máy tính học từ dữ liệu để tự động phát hiện mối quan hệ và mẫu trong dữ liệu, điều này làm nổi bật khả năng học từ dữ liệu mà không cần lập trình chi tiết.


Câu 2:

Trong quy trình học máy, bước nào là bước đầu tiên?
Xem đáp án

Đáp án: C

Giải thích: Bước đầu tiên trong quy trình học máy là thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để có dữ liệu thô cần thiết cho các bước tiếp theo.


Câu 3:

Mô hình học máy được tạo ra từ gì?
Xem đáp án

Đáp án: A

Giải thích: Mô hình học máy được tạo ra từ thuật toán học máy và được huấn luyện bằng dữ liệu huấn luyện.


Câu 4:

Trong học có giám sát, dữ liệu huấn luyện bao gồm gì?
Xem đáp án

Đáp án: A

Giải thích: Trong học có giám sát, dữ liệu huấn luyện bao gồm các mẫu dữ liệu có nhãn đầu ra tương ứng, giúp máy tính học cách dự đoán nhãn cho dữ liệu mới.


Câu 5:

Bài toán phân loại nào dưới đây là ví dụ điển hình trong học máy?
Xem đáp án

Đáp án: A

Giải thích: Phân loại thư rác là một ví dụ điển hình của bài toán phân loại, nơi các email được gán nhãn "spam" hoặc "no spam" dựa trên các thuộc tính đặc trưng của chúng.


Câu 6:

Trong bài toán phân cụm, dữ liệu huấn luyện có đặc điểm gì?
Xem đáp án

Đáp án: A

Giải thích: Trong bài toán phân cụm, dữ liệu huấn luyện không có nhãn và chỉ chứa các thuộc tính đặc trưng của đối tượng để nhóm các mẫu dữ liệu thành các cụm dựa trên sự tương tự.


Câu 7:

Bài toán nào dưới đây thuộc học không giám sát?

Xem đáp án

Đáp án: A

Giải thích: Phân cụm dữ liệu khách hàng thuộc học không giám sát, nơi dữ liệu không có nhãn và các mẫu được nhóm lại dựa trên sự tương tự giữa các thuộc tính của chúng.


Câu 8:

Ứng dụng nào sau đây không phải là một ví dụ của nhận dạng tiếng nói?
Xem đáp án

Đáp án: A

Giải thích: Chuyển đổi chữ viết tay thành văn bản là một ứng dụng của nhận dạng chữ viết, không phải của nhận dạng tiếng nói.


Câu 9:

Học máy có thể giúp bác sĩ trong việc nào dưới đây?
Xem đáp án

Đáp án: A

Giải thích: Học máy có thể phân tích triệu chứng và kết quả xét nghiệm để hỗ trợ bác sĩ trong việc chẩn đoán bệnh nhanh chóng và chính xác hơn.


Câu 10:

Trong phân tích thị trường, học máy giúp gì cho doanh nghiệp?
Xem đáp án

Đáp án: A

Giải thích: Phân tích thị trường sử dụng học máy để phân cụm dữ liệu khách hàng, giúp doanh nghiệp xây dựng chiến lược tiếp thị hiệu quả, tăng doanh số và nâng cao hiệu quả kinh doanh.


Câu 11:

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.

Xem đáp án

a) Đúng – Học máy giúp máy tính phát hiện mối quan hệ trong dữ liệu một cách tự động bằng cách sử dụng các thuật toán học máy.

b) Đúng – Bài toán phân loại là một ví dụ của học máy có giám sát, nơi máy tính học cách phân loại dữ liệu dựa trên các nhãn đã biết.

c) Sai – Quy trình học máy bắt đầu bằng việc thu thập và chuẩn bị dữ liệu trước khi xây dựng và đánh giá mô hình.

d) Sai – Học không giám sát được sử dụng cho các bài toán phân cụm, không yêu cầu dữ liệu có nhãn. Phân loại yêu cầu dữ liệu có nhãn.


Câu 12:

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.

Xem đáp án

a) Đúng – Mô hình phân loại có thể được sử dụng để phân loại email thành "spam" hoặc "không spam" dựa trên thuộc tính đặc trưng của email.

b) Đúng – Trong bài toán phân cụm, dữ liệu không có nhãn và thuật toán học không giám sát nhóm các mẫu dữ liệu thành các cụm dựa trên sự tương tự.

c) Sai – Học không giám sát không yêu cầu dữ liệu có nhãn. Phân cụm là một bài toán học không giám sát.

d) Đúng – Ứng dụng nhận dạng chữ viết tay có thể bao gồm chế độ tĩnh (offline) để phân tích hình ảnh chữ viết tay và chế độ động (online) để phân tích chữ viết trong thời gian thực.


Câu 13:

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?

Xem đáp án

Đáp án: Học máy là nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) giúp máy tính học từ dữ liệu để tự động phát hiện mối quan hệ trong dữ liệu.

Giải thích: Học máy cho phép máy tính học và cải thiện từ dữ liệu mà không cần lập trình cụ thể cho từng nhiệm vụ. Nó phân tích dữ liệu đầu vào để tìm ra các mẫu và mối quan hệ, giúp máy tính tự động đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên dữ liệu mới.


Câu 14:

Quy trình học máy bao gồm các bước chính nào?
Xem đáp án

Đáp án: Quy trình học máy bao gồm các bước chính: thu thập dữ liệu, chuẩn bị dữ liệu, xây dựng mô hình, đánh giá mô hình, và triển khai ứng dụng mô hình.

Giải thích:

Thu thập dữ liệu: Lựa chọn và thu thập dữ liệu phù hợp từ các nguồn khác nhau.

Chuẩn bị dữ liệu: Làm sạch, xử lý và chuẩn bị dữ liệu cho quá trình huấn luyện.

Xây dựng mô hình: Chọn thuật toán học máy và huấn luyện mô hình với dữ liệu đã chuẩn bị.

Đánh giá mô hình: Kiểm tra mô hình với dữ liệu chưa thấy và so sánh kết quả với tiêu chí đánh giá.

Triển khai ứng dụng mô hình: Sử dụng mô hình đã huấn luyện để giải quyết các bài toán thực tế.


Câu 15:

Sự khác biệt chính giữa học có giám sát và học không giám sát là gì?
Xem đáp án

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.


Bắt đầu thi ngay