Bài học cùng chủ đề
Luyện tập bài 25 SVIP
Cho hình minh họa về phân loại loài vật bằng Học máy như sau:
Dưới đây là một số ý kiến của các bạn học sinh về hình ảnh trên.
(Nhấp vào ô màu vàng để chọn đúng / sai)| a) Nhận diện thông qua đặc trưng riêng của đối tượng, ví dụ gà có mào màu đỏ. |
|
| b) Phương pháp (thuật toán) được sử dụng là học không giám sát. |
|
| c) Mỗi loài vật được đánh nhãn riêng. |
|
| d) Nếu muốn nhận diện con mèo, chỉ cần thay đổi dữ liệu của (1) thành hình ảnh con mèo. |
|
Dữ liệu được gán nhãn dựa trên yếu tố nào sau đây?
Phương pháp (thuật toán) học máy của hệ thống lọc thư rác là
Đặc trưng nào sau đây là cơ sở để gán nhãn là thư rác?
Hệ thống nào sau đây sử dụng dữ liệu học dạng hình ảnh?
Phát biểu nào sau đây là SAI?
Một ví dụ về ứng dụng của Học máy là
Học máy đóng vai trò quan trọng đối với ngành nào sau đây?
Nhiều công ti sử dụng máy chấm công thông qua nhận diện vân tay (sinh trắc vân tay) để quản lí giờ làm việc của nhân viên. Trước hết, nhân viên đăng kí vân tay của bản thân bằng cách chạm một đầu ngón tay vào cảm biến nhiều lần, sau đó khai báo các thông tin cần thiết. Nhân viên cần chạm tay vào cảm biến lúc đến làm việc và sau khi ra về. Dữ liệu chấm công cá nhân là căn cứ để người quản lí biết được nhân viên có đi làm đúng giờ.
Các học sinh đưa ra một số ý kiến như sau.
(Nhấp vào ô màu vàng để chọn đúng / sai)| a) Nhận diện một nhân viên thông qua đặc điểm là đường vân. |
|
| b) Vân tay của nhân viên cũ chính là dữ liệu huấn luyện để phân biệt với vân tay nhân viên mới. |
|
| c) Phương pháp (thuật toán) học là học không giám sát. |
|
| d) Không thể nhận diện ngón tay khác của cùng một người. |
|
Nguồn cung cấp dữ liệu học nào sau đây nên được sử dụng?
Phương án nào sau là SAI?
Phát biểu nào sau đây là SAI?
Sau khi người dùng tự xác định hòm thư cho một số bức thư, mô hình Học máy sẽ dựa vào đó để xác định hòm thư lưu trữ thư mới.
Dưới đây là một số phát biểu của các học sinh về hình ảnh trên.
(Nhấp vào ô màu vàng để chọn đúng / sai)| a) Mô hình [X] là học giám sát. |
|
| b) Người dùng chỉ xác định thư cho hai hòm, một bức thư mới không thuộc một trong hai hòm sẽ được đưa vào hòm thư thứ ba. |
|
| c) Người dùng có thể tự đánh nhãn cho thư. |
|
| d) Phân cụm thư điện tử thành ba nhóm. |
|
Một công ty sử dụng mô hình học máy dưới đây để xác định chính sách ưu đãi cho những nhóm khách hàng khác nhau dựa trên sự tương tác giữa mỗi khách hàng với công ty đó (số năm là khách hàng; số tiền khách hàng đã chi trả cho công ty; độ tuổi; giới tính; thành phố; nghề nghiệp;…).
Sau đây là thảo luận của học sinh về mô hình vừa nêu.
(Nhấp vào ô màu vàng để chọn đúng / sai)| a) Sử dụng một vài thông tin là đủ để xác định một khách hàng. Ví dụ, nhóm 1 là: số năm là khách hàng = 3; độ tuổi = 25; giới tính = 'Nam'. |
|
| b) Thuật toán (phương pháp) của mô hình là học giám sát. |
|
| c) [X] là dữ liệu về sự tương tác của mỗi khách hàng với công ti. |
|
| d) Khi muốn xác định quà thưởng cho nhóm nhân viên, cần điều chỉnh lại mô hình và thay đổi dữ liệu. |
|
Một giáo viên muốn máy tính tự động xác định chữ số được viết trong phiếu trả lời của học sinh. Giáo viên đã sử dụng mô hình học máy như sau:
Dưới đây là một số nhận xét về mô hình trên.
(Nhấp vào ô màu vàng để chọn đúng / sai)| a) Nhận diện chữ số dựa vào vùng điểm ảnh sáng, điểm ảnh tối. |
|
| b) Số lượng nhãn tương ứng với phạm vi giá trị của . |
|
| c) Khi muốn mở rộng phạm vi nhận diện, chỉ cần bổ sung dữ liệu huấn luyện. |
|
| d) Dữ liệu vào là tập các ảnh dạng đồ họa vector chứa chữ số viết tay. |
|
Bạn có thể đánh giá bài học này ở đây