Xem trước: đọc nhanh mọi câu dạng chữ, chưa tính giờ, chưa hiện đáp án. Luyện tập: chọn đáp án là biết đúng sai ngay, kèm lời giải. Thi thử: nộp bài mới chấm điểm và hiện lời giải.
Câu 1
Câu 1. Thuật toán nào sau đây là ví dụ điển hình của phương pháp học sâu (deep learning)?
Đáp án và lời giải
Đáp án: B
Câu 2
Trong học máy, ‘pipeline’ (đường ống) là một khái niệm dùng để:
Đáp án và lời giải
Đáp án: B
Câu 3
Thuật toán nào sau đây thường được sử dụng cho bài toán phân loại đa lớp (multi-class classification)?
Đáp án và lời giải
Đáp án: B
Câu 4
Thuật toán ‘Logistic Regression’ thực chất là một dạng của mô hình gì?
Đáp án và lời giải
Đáp án: B
Câu 5
Trong học máy, ‘cross-validation’ (kiểm định chéo) được sử dụng để làm gì?
Đáp án và lời giải
Đáp án: C
Câu 6
Kỹ thuật ‘data augmentation’ (tăng cường dữ liệu) thường được sử dụng trong lĩnh vực nào để cải thiện hiệu suất mô hình?
Đáp án và lời giải
Đáp án: B
Câu 7
Trong các thuật toán học máy, ‘feature engineering’ đề cập đến quá trình nào?
Đáp án và lời giải
Đáp án: B
Câu 8
Trong học máy, ‘ensemble learning’ (học tập hợp) là một phương pháp kết hợp nhiều mô hình để:
Đáp án và lời giải
Đáp án: B
Câu 9
Kỹ thuật ‘weight initialization’ (khởi tạo trọng số) trong mạng nơ-ron là quan trọng vì:
Đáp án và lời giải
Đáp án: B
Câu 10
Kỹ thuật ‘Grid Search’ trong học máy thường được sử dụng để:
Đáp án và lời giải
Đáp án: B
Câu 11
Thuật toán ‘XGBoost’ (Extreme Gradient Boosting) là một biến thể tiên tiến của phương pháp nào?
Đáp án và lời giải
Đáp án: B
Câu 12
Khi đối mặt với hiện tượng ‘underfitting’ (mô hình quá đơn giản), các chiến lược cải thiện nào sau đây là phù hợp?
Đáp án và lời giải
Đáp án: B
Câu 13
Trong các loại lỗi của mô hình học máy, ‘bias’ cao thường biểu thị điều gì?
Đáp án và lời giải
Đáp án: B
Câu 14
Trong học máy, ‘feature importance’ (tầm quan trọng của đặc trưng) là một khái niệm thường được trích xuất từ loại mô hình nào?
Đáp án và lời giải
Đáp án: B
Câu 15
Trong Học máy giám sát, mục đích chính của việc chia tập dữ liệu thành tập huấn luyện (training set) và tập kiểm tra (testing set) là gì?
Đáp án và lời giải
Đáp án: B
Câu 16
Trong học máy, ‘bias-variance tradeoff’ có ý nghĩa gì đối với mô hình phức tạp và đơn giản?
Đáp án và lời giải
Đáp án: B
Câu 17
Thuật toán ‘K-Nearest Neighbors’ (KNN) phân loại một điểm dữ liệu mới dựa trên:
Đáp án và lời giải
Đáp án: B
Câu 18
Trong học máy, ‘feature selection’ (lựa chọn đặc trưng) khác với ‘dimensionality reduction’ (giảm chiều dữ liệu) ở điểm nào?
Đáp án và lời giải
Đáp án: B
Câu 19
Thuật toán ‘Apriori’ được sử dụng chủ yếu cho bài toán nào?
Đáp án và lời giải
Đáp án: B
Câu 20
Khi sử dụng ‘cross-validation’, số lượng ‘folds’ (phần) thường được chọn là bao nhiêu?
Đáp án và lời giải
Đáp án: B
Câu 21
Thuật toán ‘Support Vector Machine’ (SVM) tìm kiếm gì để phân chia các lớp dữ liệu?
Đáp án và lời giải
Đáp án: B
Câu 22
Kỹ thuật ‘Bagging’ (Bootstrap Aggregating) trong học máy thường được áp dụng để:
Đáp án và lời giải
Đáp án: B
Câu 23
Kỹ thuật ‘dimensionality reduction’ (giảm chiều dữ liệu) thường được áp dụng để làm gì?
Đáp án và lời giải
Đáp án: B
Câu 24
Thuật toán nào thuộc nhóm Học máy tăng cường (Reinforcement Learning)?
Đáp án và lời giải
Đáp án: C
Câu 25
Thuật toán ‘Random Forest’ là một ví dụ của phương phápensemble nào?