100+ câu trắc nghiệm Học máy có đáp án - Phần 1

Mô hình không phù hợp với dữ liệu huấn luyện

Mô hình phù hợp tốt với dữ liệu huấn luyện nhưng không tổng quát hóa được cho dữ liệu mới

Mô hình không học được từ dữ liệu

Mô hình phù hợp tốt với dữ liệu huấn luyện và tổng quát hóa tốt cho dữ liệu mới

Sai số giữa dự đoán và giá trị thực tế

Sự phức tạp của mô hình

Tính tổng quát hóa của mô hình

Sự khác biệt giữa dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra

Kỹ thuật giảm overfitting bằng cách loại bỏ ngẫu nhiên một số lượng các neuron trong mạng neural trong quá trình huấn luyện

Kỹ thuật giảm kích thước của mạng neural

Kỹ thuật tăng khả năng học từ dữ liệu mới

Kỹ thuật tăng kích thước mạng neural

Hàm được sử dụng để biến đổi đầu vào của một neural network thành đầu ra

Hàm để tính toán gradient

Hàm để giảm overfitting

Hàm để tối ưu hóa trọng số của mạng neural

Quá trình học từ dữ liệu được gán nhãn

Quá trình học từ dữ liệu không được gán nhãn

Quá trình học từ phản hồi từ môi trường

Quá trình học từ dữ liệu thô

Dữ liệu không được gán nhãn

Dữ liệu được gán nhãn

Đặc điểm hoặc thuộc tính của dữ liệu

Dữ liệu đã được xử lý

Kỹ thuật tăng kích thước mô hình

Kỹ thuật giảm kích thước mô hình

Kỹ thuật kết hợp nhiều mô hình dự đoán để cải thiện hiệu suất

Kỹ thuật chia tập dữ liệu huấn luyện và kiểm tra

Kỹ thuật tăng kích thước mô hình

Kỹ thuật giảm kích thước mô hình

Kỹ thuật kết hợp nhiều mô hình dự đoán để cải thiện hiệu suất

Kỹ thuật chia tập dữ liệu huấn luyện và kiểm tra

Phân loại hình ảnh

Phân tích ngôn ngữ tự nhiên

Dự đoán chuỗi thời gian

Tất cả các phương án trên

Tỷ lệ giữa số lần dự đoán đúng và tổng số lần dự đoán

Tỷ lệ giữa số lần dự đoán đúng positive và tổng số positive dự đoán

Tỷ lệ giữa số lần dự đoán đúng negative và tổng số negative dự đoán

Số lần dự đoán đúng trên tổng số lần dự đoán

Tỷ lệ giữa số lần dự đoán đúng positive và tổng số positive thực sự

Tỷ lệ giữa số lần dự đoán đúng negative và tổng số negative thực sự

Số lần dự đoán đúng trên tổng số lần dự đoán

Tỷ lệ giữa số lần dự đoán đúng và tổng số lần dự đoán đúng và sai

Sự kết hợp giữa precision và recall

Tổng của precision và recall

Tích của precision và recall

Tính tổng của số lần dự đoán đúng và số lần dự đoán sai

Một loại thuật toán tối ưu hóa

Một phương pháp tính toán biểu diễn các tầng xử lý thông tin

Một loại hàm kích hoạt

Một phương pháp gom nhóm dữ liệu

Cải thiện độ chính xác của mô hình

Tối ưu hóa các tham số của mô hình dựa trên đạo hàm của hàm mất mát

Giảm thiểu overfitting trong mô hình

Phân tích đặc trưng của dữ liệu

Mô hình quá đơn giản và không thể đặc trưng hóa đủ dữ liệu

Mô hình phù hợp tốt với dữ liệu huấn luyện nhưng không tổng quát hóa được cho dữ liệu mới

Mô hình không học được từ dữ liệu

Mô hình phù hợp với dữ liệu huấn luyện và tổng quát hóa tốt cho dữ liệu mới

Dự đoán chuỗi thời gian

Phân loại hình ảnh

Phân tích ngôn ngữ tự nhiên

Tất cả các phương án trên

Quá trình chọn lọc các đặc trưng quan trọng từ dữ liệu ban đầu

Quá trình xây dựng các mô hình dự đoán

Quá trình tinh chỉnh siêu tham số của mô hình

Quá trình đánh giá hiệu suất của mô hình

Chia tập dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm tra

Đánh giá hiệu suất của mô hình trên tập dữ liệu kiểm tra

Đánh giá hiệu suất của mô hình và tối ưu hóa siêu tham số

Đánh giá độ chính xác của mô hình trên tập dữ liệu huấn luyện

Overfitting

Underfitting

Gradient vanishing/exploding

Biến dạng dữ liệu

Việc kết hợp nhiều mô hình dự đoán để cải thiện hiệu suất

Sử dụng nhiều tập dữ liệu khác nhau

Tạo ra các mô hình phức tạp

Chọn lựa siêu tham số tốt nhất cho mô hình

Học có giám sát

Học không giám sát

Học củng cố

Học bán giám sát

Một loại thuật toán tối ưu hóa

Một loại mô hình học sâu

Một loại mô hình học có giám sát

Một phương pháp kết hợp nhiều cây quyết định