Trắc nghiệm Khoa học máy tính 12 Cánh diều bài 1: Giới thiệu về học máy giúp bạn luyện tập thường xuyên để ghi nhớ lâu hơn thông qua hệ thống câu hỏi đa dạng. Các câu hỏi được thiết kế khoa học giúp bạn tự tin hoàn thành bài quiz. Đặc biệt phù hợp với người chuẩn bị cho các kỳ kiểm tra quan trọng. Thông qua quá trình làm bài, bạn có thể biết được nội dung nào cần ôn lại. Điều này giúp việc học trở nên chủ động hơn.
Trắc nghiệm Khoa học máy tính 12 Cánh diều bài 1: Giới thiệu về học máy
⏱ Thời gian còn lại: --:--
Tiến độ hoàn thành
0/0 câu
🏆 BẢNG VÀNG TOP 5 ĐIỂM TỐT NHẤT
Đang tải bảng xếp hạng...
Câu 1: Theo định nghĩa của Tom Mitchell, nếu khả năng thực hiện nhiệm vụ T tăng lên theo kinh nghiệm E và được đo lường bằng P, thì P đại diện cho yếu tố nào?
- - Độ phức tạp của thuật toán
- - Số lượng dữ liệu huấn luyện
- - Hiệu suất hoặc chất lượng công việc
- - Thời gian hoàn thành nhiệm vụ
Câu 2: Hệ thống gợi ý sản phẩm của Amazon hoặc Netflix thường sử dụng kỹ thuật nào để nhóm các khách hàng có sở thích tương đồng?
- - Phân loại có giám sát
- - Phân cụm (Clustering)
- - Lập trình hàm
- - Tìm kiếm tuần tự
Câu 3: Trong ngữ cảnh học máy, thuật ngữ 'độ chính xác' (Accuracy) thường dùng để làm gì?
- - Đo lường dung lượng của dữ liệu
- - Đánh giá hiệu quả thực hiện nhiệm vụ của mô hình
- - Đo lường tốc độ của vi xử lý
- - Đếm số dòng mã nguồn của chương trình
Câu 4: Một mô hình học máy hoạt động rất tốt trên tập huấn luyện nhưng lại sai sót nhiều trên tập kiểm tra thì được gọi là hiện tượng gì?
- - Quá khớp (Overfitting)
- - Dưới khớp (Underfitting)
- - Học sâu (Deep learning)
- - Tiền xử lý dữ liệu
Câu 5: Kết quả cuối cùng của quá trình huấn luyện bằng thuật toán học máy được gọi là gì?
- - Tập đặc trưng
- - Dữ liệu thô
- - Mô hình (Model)
- - Nhãn dữ liệu
Câu 6: Học máy (Machine Learning) được coi là một lĩnh vực con của ngành khoa học nào sau đây?
- - Khoa học dữ liệu
- - Trí tuệ nhân tạo (AI)
- - Hệ quản trị cơ sở dữ liệu
- - Kỹ thuật phần mềm
Câu 7: Lợi ích lớn nhất của việc ứng dụng học máy trong chẩn đoán y khoa là gì?
- - Thay thế hoàn toàn vai trò của bác sĩ
- - Giảm chi phí mua sắm thiết bị y tế
- - Phát hiện sớm các dấu hiệu bệnh lý từ hình ảnh chụp chiếu với độ chính xác cao
- - Tự động kê đơn thuốc mà không cần kiểm duyệt
Câu 8: Phương pháp học máy nào giúp máy tính tự tìm ra các cấu trúc hoặc nhóm ẩn trong dữ liệu mà không cần biết trước nhãn?
- - Học có giám sát
- - Học tăng cường
- - Học không giám sát
- - Học sâu
Câu 9: Yếu tố nào sau đây có thể gây ra sai lệch (bias) trong kết quả của mô hình học máy?
- - Sử dụng máy tính cấu hình quá cao
- - Dữ liệu huấn luyện không đại diện đủ cho các nhóm đối tượng trong thực tế
- - Dùng ngôn ngữ lập trình Python
- - Thời gian huấn luyện quá ngắn
Câu 10: Ứng dụng nào sau đây KHÔNG phải là ứng dụng điển hình của học máy?
- - Nhận dạng khuôn mặt trên điện thoại
- - Dịch văn bản tự động
- - Tính tổng các số trong một bảng tính Excel bằng công thức SUM
- - Chẩn đoán bệnh qua hình ảnh y tế
Câu 11: Phương pháp học máy mà trong đó dữ liệu huấn luyện đã được gắn nhãn (label) kết quả mong muốn được gọi là gì?
- - Học không giám sát
- - Học có giám sát
- - Học tăng cường
- - Học bán giám sát
Câu 12: Tại sao cần chia dữ liệu thành tập 'huấn luyện' và tập 'kiểm tra'?
- - Để tăng tốc độ chạy của máy tính
- - Để đánh giá khả năng dự báo của mô hình trên dữ liệu mới chưa từng thấy
- - Để thuật toán có thể học nhanh hơn
- - Để tiết kiệm dung lượng lưu trữ
Câu 13: Việc phân loại email thành 'thư rác' hoặc 'thư thường' dựa trên nội dung là ví dụ tiêu biểu của phương pháp nào?
- - Học không giám sát
- - Học tăng cường
- - Học có giám sát
- - Lập trình thủ công hoàn toàn
Câu 14: Phương pháp học máy nào dựa trên việc tương tác với môi trường và nhận về phần thưởng hoặc hình phạt để tối ưu hóa hành động?
- - Học có giám sát
- - Học không giám sát
- - Học tăng cường (Reinforcement Learning)
- - Học thống kê
Câu 15: Mục tiêu chính của việc 'Đánh giá mô hình' (Evaluation) là gì?
- - Để quảng cáo mô hình cho người dùng
- - Để kiểm tra xem mô hình hoạt động tốt đến mức nào trên dữ liệu thực tế
- - Để xóa bỏ các dữ liệu cũ
- - Để viết báo cáo kết thúc dự án
Câu 16: Kỹ thuật 'Học sâu' (Deep Learning) thực chất là một tập con của lĩnh vực nào?
- - Phần cứng máy tính
- - Học máy (Machine Learning)
- - Mạng internet
- - Thiết kế đồ họa
Câu 17: Xe tự lái sử dụng học máy chủ yếu để làm gì?
- - Để phát nhạc trong xe theo sở thích
- - Để nhận diện biển báo, làn đường và chướng ngại vật nhằm đưa ra quyết định di chuyển an toàn
- - Để kết nối Wi-Fi cho hành khách
- - Để tính toán lượng xăng còn lại
Câu 18: Thành phần nào sau đây đóng vai trò là 'nguyên liệu' đầu vào quan trọng nhất để xây dựng mô hình học máy?
- - Mã nguồn chương trình
- - Dữ liệu
- - Giao diện người dùng
- - Ổ cứng máy tính
Câu 19: Trong học máy, các thuộc tính mô tả đối tượng dữ liệu (ví dụ: chiều cao, cân nặng, màu sắc) được gọi là gì?
- - Nhãn (Label)
- - Đặc trưng (Feature)
- - Mô hình
- - Tham số
Câu 20: Trong ví dụ về dự báo giá nhà, diện tích ngôi nhà được coi là gì trong mô hình học máy?
- - Nhãn (Label)
- - Đặc trưng (Feature)
- - Thuật toán
- - Hiệu suất
Câu 21: Điều gì xảy ra nếu chúng ta cung cấp dữ liệu sai hoặc dữ liệu 'rác' cho thuật toán học máy?
- - Thuật toán sẽ tự động nhận biết và sửa lại cho đúng
- - Mô hình tạo ra sẽ đưa ra các kết quả sai hoặc không có giá trị
- - Máy tính sẽ bị hỏng phần cứng
- - Tốc độ xử lý của thuật toán sẽ tăng lên
Câu 22: Trong lĩnh vực thị giác máy tính, học máy giúp máy tính thực hiện nhiệm vụ nào?
- - Gõ văn bản từ bàn phím
- - Nhận dạng và phân loại các đối tượng trong ảnh hoặc video
- - Lưu trữ dữ liệu vào cơ sở dữ liệu
- - Quét virus cho ổ cứng
Câu 23: Đặc điểm chính giúp phân biệt học máy với lập trình truyền thống là gì?
- - Sử dụng các ngôn ngữ lập trình bậc cao như Python
- - Có khả năng xử lý các phép toán logic phức tạp
- - Khả năng tự rút ra quy luật từ dữ liệu thay vì phải lập trình chi tiết mọi quy tắc
- - Tốc độ xử lý dữ liệu nhanh hơn con người
Câu 24: Thứ tự đúng của các bước cơ bản trong xây dựng mô hình học máy là gì?
- - Thu thập dữ liệu -> Huấn luyện -> Đánh giá -> Triển khai
- - Triển khai -> Huấn luyện -> Thu thập dữ liệu -> Đánh giá
- - Đánh giá -> Thu thập dữ liệu -> Triển khai -> Huấn luyện
- - Huấn luyện -> Đánh giá -> Thu thập dữ liệu -> Triển khai
Câu 25: Bước nào thường là bước đầu tiên và cực kỳ quan trọng trong quy trình phát triển một ứng dụng học máy?
- - Viết thuật toán
- - Đánh giá mô hình
- - Thu thập và tiền xử lý dữ liệu
- - Triển khai ứng dụng