Bài 25 Làm quen với Học máy
Lớp 12Tin Học22 câu hỏiBài tập
Phần 1
Câu 1
(Câu 25.1 trang 90 SBT Tin học 12) Học máy là gì?
AViệc sử dụng các phương pháp và kĩ thuật cho phép máy tính học từ dữ liệu để đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không cần lập trình cụ thể.
BChương trình máy tính có khả năng đưa ra quyết định hay dự đoán dựa trên dữ liệu.
CKhả năng máy tính phân tích dữ liệu thu nhận được để đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên các quy tắc được xác định rõ ràng.
DChương trình máy tính có khả năng tự cải thiện hiệu suất thực hiện nhiệm vụ thông qua việc cập nhật các dữ liệu mới sau khi hoàn thành nhiệm vụ đó nhiều lần.
Câu 2
(Câu 25.2 trang 91 SBT Tin học 12) Trong Học máy, việc “máy tính tự học từ dữ liệu mà không cần lập trình rõ ràng” có nghĩa là gì?
AMáy tính có thể tự động tìm ra các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu mà không cần con người hướng dẫn cụ thể cho từng trường hợp.
BMáy tính được cài đặt trước tất cả các quy tắc cần thiết để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể.
CMáy tính hoạt động hoàn toàn theo một cách ngẫu nhiên và không dựa trên bất kì dữ liệu nào.
DMáy tính chỉ thực hiện các nhiệm vụ đã được lập trình cụ thể từ trước.
Câu 3
(Câu 25.3 trang 91 SBT Tin học 12) Khi sử dụng Học máy để lọc thư điện tử, máy tính học cách phân loại thư rác và thư hợp lệ như thế nào?
ABằng cách học từ tập dữ liệu ví dụ về thư rác, thư hợp lệ và tự xác định đặc điểm phân biệt chúng.
BMáy tính được hướng dẫn từng bước cụ thể để nhận diện thư rác.
CBằng cách nhận diện từ khoá cụ thể được lập trình trước trong nội dung thư.
DMáy tính sử dụng các quy tắc cố định được thiết lập bởi người lập trình.
Câu 4
(Câu 25.4 trang 91 SBT Tin học 12) Tại sao cần chia dữ liệu Học máy thành hai phần: dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra?
AĐể đánh giá khách quan hiệu suất của mô hình học máy.
BĐể máy tính có thể học từ cả hai loại dữ liệu một cách cân bằng.
CĐể tăng khối lượng dữ liệu mà máy tính có thể học.
DĐể có thể dự đoán kết quả của mô hình trên dữ liệu thực tế.
Câu 5
(Câu 25.5 trang 91 SBT Tin học 12) Trong Học máy, dữ liệu có nhãn là gì?
ADữ liệu được gắn kết với một nhãn hoặc một giá trị đích cụ thể.
BDữ liệu không liên quan đến mục tiêu học của máy tính.
CDữ liệu được thu thập từ nguồn ngoại vi.
DDữ liệu ngẫu nhiên không có hướng dẫn cụ thể.
Câu 6
(Câu 25.6 trang 91 SBT Tin học 12) Trong Học máy, dữ liệu có nhãn được sử dụng cho loại Học máy nào?
AHọc có giám sát.
BHọc không giám sát.
CHọc tăng cường.
DHọc máy kết hợp.
Câu 7
(Câu 25.7 trang 91 SBT Tin học 12) Học không giám sát trong Học máy dựa trên loại dữ liệu nào?
ADữ liệu không có nhãn.
BDữ liệu có nhãn.
CDữ liệu tổng hợp.
DDữ liệu được xác định trước.
Câu 8
(Câu 25.9 trang 92 SBT Tin học 12) Mục đích của việc chuẩn bị dữ liệu trong Học máy là gì?
AĐể loại bỏ dữ liệu nhiễu, bổ sung giá trị thiếu và chuyển đổi dữ liệu sang định dạng phù hợp.
BĐể tăng dung lượng dữ liệu có sẵn cho máy tính.
CĐể tạo ra dữ liệu mới từ nguồn dữ liệu hiện có.
DĐể máy tính có thể học dữ liệu một cách nhanh chóng mà không cần xử lí dữ liệu.
Câu 9
(Câu 25.10 trang 92 SBT Tin học 12) Việc huấn luyện mô hình Học máy dựa trên điều gì?
ADữ liệu huấn luyện được chọn lọc từ tập dữ liệu thu thập được.
BTrích xuất dữ liệu từ nguồn ngoại vi.
CTạo ra mô hình toán học không dựa trên dữ liệu cụ thể.
DCập nhật thông tin từ dữ liệu mới nhận được liên tục.
Câu 10
(Câu 25.11 trang 92 SBT Tin học 12) Sử dụng mô hình Học máy trong thực tế phục vụ mục đích gì?
AThực hiện dự đoán hoặc phân cụm trên dữ liệu mới.
BTạo ra dữ liệu mới không liên quan đến dữ liệu hiện có.
CDự đoán hoặc phân cụm dữ liệu một cách ngẫu nhiên.
DPhân tích dữ liệu mà không có mục đích cụ thể.
Câu 11
(Câu 25.12 trang 92 SBT Tin học 12) Ngày nay, công việc nào sau đây là không thể thiếu vai trò của Học máy?
APhân loại thư điện tử và nhận dạng hình ảnh.
BLập trình.
CXử lí văn bản thủ công.
DĐọc và hiểu văn bản một cách cơ bản.
Câu 12
(Câu 25.13 trang 92 SBT Tin học 12) Học máy không giám sát thường được sử dụng cho mục đích nào sau đây?
APhân cụm dữ liệu.
BPhân loại dữ liệu.
CDự đoán giá trị cụ thể.
DGhi nhãn dữ liệu tự động.
Câu 13
(Câu 25.14 trang 92 SBT Tin học 12) Khi sử dụng Học máy có giám sát, điều gì quan trọng nhất?
AHuấn luyện mô hình với dữ liệu có nhãn.
BCung cấp lượng lớn dữ liệu nhưng không cần nhãn.
CSử dụng thuật toán phức tạp.
DThực hiện đánh giá mô hình thường xuyên thay cho việc huấn luyện.
Câu 14
(Câu 25.15 trang 93 SBT Tin học 12) Mục đích chính của việc phân loại trong Học máy là gì?
APhân loại dữ liệu vào các nhóm xác định.
BTìm kiếm dữ liệu.
CDự đoán giá trị trong tương lai.
DKhám phá mối quan hệ giữa các biến mà không cần nhóm xác định.
Câu 15
(Câu 25.16 trang 93 SBT Tin học 12) Ứng dụng nào dưới đây thường được nêu như là ví dụ của Học máy không giám sát?
APhát hiện gian lận tài chính.
BPhân tích cảm xúc từ văn bản.
CNhận dạng khuôn mặt.
DPhân loại thư rác.
Câu 16
(Câu 25.17 trang 93 SBT Tin học 12) Trong Học máy có giám sát, đầu ra của mô hình thường được xác định như thế nào?
ADựa trên mối quan hệ giữa dữ liệu đầu vào và nhãn.
BDựa trên sự tương đồng của dữ liệu.
CDựa trên xác suất xuất hiện của dữ liệu.
DDựa trên cấu trúc dữ liệu ẩn không có nhãn.
Phần 2
Câu 1
(Câu 25.8 trang 92 SBT Tin học 12) Việc xây dựng mô hình Học máy thường cần dữ liệu đa dạng vì những lí do nào sau đây?
a)Dữ liệu đa dạng giúp mô hình có thể học và phân biệt chính xác giữa các mẫu dữ liệu khác nhau.
b)Dữ liệu đa dạng giúp tăng cơ hội mô hình đạt kết quả chính xác hơn trên nhiều loại dữ liệu.
c)Dữ liệu đa dạng chỉ nhằm làm tăng dung lượng bộ nhớ mà mô hình cần xử lí.
d)Dữ liệu đa dạng làm cho mô hình không cần huấn luyện mà vẫn dự đoán chính xác.
Câu 2
(Câu 25.18 trang 93 SBT Tin học 12) Học máy có thể hỗ trợ những việc nào sau đây trong chẩn đoán bệnh?
a)Học máy có thể hỗ trợ dự báo tình trạng sức khoẻ.
b)Học máy có thể hỗ trợ đề xuất phương án điều trị phù hợp cho bệnh nhân.
c)Học máy có thể thay thế hoàn toàn bác sĩ trong việc thăm khám và đưa ra kết quả chẩn đoán.
d)Học máy có thể hỗ trợ bác sĩ đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu một cách chính xác và nhanh chóng hơn.
Câu 3
(Câu 25.19 trang 93 SBT Tin học 12) Sử dụng Học máy trong phân tích thị trường để làm gì?
a)Đưa ra dự báo biến động giá cả, trợ giúp hình thành các chiến lược kinh doanh dựa trên các mô hình dự đoán.
b)Giúp người đầu tư và nhà kinh doanh hiểu rõ hơn về thị trường, hỗ trợ khả năng đưa ra quyết định đầu tư dựa trên thông tin và các phân tích kĩ thuật.
c)Tự mình quyết định đầu tư cuối cùng thay cho con người trong mọi trường hợp.
d)Có thể tự động hoá một phần quá trình ra quyết định đầu tư thông qua việc phân tích dữ liệu và đưa ra khuyến nghị.
Câu 4
(Câu 25.20 trang 93 SBT Tin học 12) Học máy có vai trò gì trong nhận dạng tiếng nói?
a)Học máy có thể hỗ trợ tạo ra biểu diễn số hoá của âm thanh để máy tính xử lí.
b)Học máy trong nhận dạng tiếng nói chủ yếu dựa vào việc kết hợp biểu cảm ngôn ngữ và cơ thể.
c)Học máy có thể nhận biết những đặc điểm âm thanh cá nhân để hỗ trợ nhận dạng và phân biệt tiếng nói.
d)Học máy trong nhận dạng tiếng nói chủ yếu nhằm hiểu ngữ cảnh phức tạp và ngữ nghĩa sâu sắc trong các cuộc trò chuyện.
Câu 5
(Câu 25.21 trang 93 SBT Tin học 12) Quan sát Hình 25.1. Nếu chỉ căn cứ đặc điểm hình dạng của các đối tượng, học không giám sát có thể phân chia các đối tượng thành các cụm như thế nào?
a)Có thể phân cụm các hình có dạng tròn gồm 3, 7, 11, 12, 14, 16, 17, 18.
b)Có thể phân cụm các hình có dạng vuông gồm 4, 6, 13, 20, 32, 34.
c)Có thể phân cụm các hình có dạng tam giác gồm 2, 23, 26.
d)Có thể phân cụm các hình có dạng sao gồm 2, 23, 26.
Câu 6
(Câu 25.21 trang 93 SBT Tin học 12) Quan sát Hình 25.1. Nếu kết hợp nhiều tiêu chí hình dạng khác nhau, các cách phân cụm sau là đúng hay sai?
a)Có thể phân cụm các hình có phần biên dạng tròn gồm 3, 7, 11, 12, 14, 16, 17, 18, 25, 29, 30.
b)Có thể phân cụm các hình có 4 cạnh gồm 4, 6, 13, 20, 31, 32, 33, 34.
c)Do việc phân cụm của Học máy không phải bao giờ cũng chính xác hoàn toàn, các hình 1, 5, 24 cũng có thể được xếp vào nhóm hình có dạng vuông như các trường hợp có sai số.
d)Học không giám sát luôn chỉ tạo ra đúng một cách phân cụm duy nhất và không thể kết hợp nhiều tiêu chí khác nhau.