Tất nhiên, dưới đây là một danh sách các câu hỏi trắc nghiệm về ba loại học máy: học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường. Mỗi câu hỏi đều kèm theo bốn lựa chọn, trong đó chỉ có một đáp án chính xác được chỉ ra.

Học Có Giám Sát (Supervised Learning)

1. Mô hình học có giám sát sử dụng dữ liệu nào để huấn luyện?

   • A. Dữ liệu không nhãn
   • B. Dữ liệu nhãn
   • C. Dữ liệu tự tạo
   • D. Dữ liệu thô
   • Đáp án: B. Dữ liệu nhãn

2. Thuật toán nào sau đây là một ví dụ về học có giám sát?

   • A. k-Means Clustering
   • B. Apriori
   • C. Linear Regression
   • D. Principal Component Analysis (PCA)
   • Đáp án: C. Linear Regression

3. Mục tiêu của học có giám sát là gì?

   • A. Nhóm dữ liệu thành các cụm
   • B. Tìm hiểu cấu trúc dữ liệu không nhãn
   • C. Dự đoán nhãn của dữ liệu mới
   • D. Khám phá hành vi của môi trường
   • Đáp án: C. Dự đoán nhãn của dữ liệu mới

4. Phép đo nào thường được sử dụng để đánh giá mô hình phân loại trong học có giám sát?

   • A. Silhouette score
   • B. Độ chính xác (Accuracy)
   • C. Elbow method
   • D. Reward maximization
   • Đáp án: B. Độ chính xác (Accuracy)

5. Cái nào không phải là một thuật toán của học có giám sát?

   • A. Random Forest
   • B. Support Vector Machines (SVM)
   • C. Association Rules
   • D. Decision Trees
   • Đáp án: C. Association Rules

Học Không Giám Sát (Unsupervised Learning)

6. Đặc điểm chính của học không giám sát là gì?

   • A. Dữ liệu nhãn
   • B. Dữ liệu không nhãn
   • C. Có sự thưởng phạt
   • D. Dự đoán kết quả tương lai
   • Đáp án: B. Dữ liệu không nhãn

7. Khi nào bạn sẽ sử dụng học không giám sát?

   • A. Khi bạn cần phân loại dữ liệu thành các nhóm khác nhau
   • B. Khi bạn có nhãn cho tất cả dữ liệu
   • C. Khi mô hình cần được huấn luyện thông qua thưởng phạt
   • D. Khi bạn đã biết kết quả dự đoán
   • Đáp án: A. Khi bạn cần phân loại dữ liệu thành các nhóm khác nhau

8. Phương pháp nào không phải của học không giám sát?

   • A. PCA (Principal Component Analysis)
   • B. Clustering
   • C. Regression
   • D. Autoencoders
   • Đáp án: C. Regression

9. Trong học không giám sát, kỹ thuật 'clustering' dùng để làm gì?

   • A. Dự đoán giá trị của một biến liên tục
   • B. Nhóm các quan sát giống nhau lại với nhau
   • C. Phân loại dữ liệu dựa trên nhãn đã biết
   • D. Tối ưu hóa hành động dựa trên thưởng phạt
   • Đáp án: B. Nhóm các quan sát giống nhau lại với nhau

10. Mục tiêu chính của thuật toán học không giám sát là gì?

    • A. Phân loại dữ liệu dựa theo nhãn
    • B. Phát hiện xu hướng và mẫu trong dữ liệu
    • C. Nhận diện khuôn mặt
    • D. Điều khiển xe tự lái
    • Đáp án: B. Phát hiện xu hướng và mẫu trong dữ liệu

Học Tăng Cường (Reinforcement Learning)

11. Đâu không phải là một đặc điểm của học tăng cường?

    • A. Sử dụng dữ liệu nhãn để huấn luyện
    • B. Khám phá và khai thác môi trường
    • C. Đưa ra quyết định theo chuỗi
    • D. Học từ kinh nghiệm thực tế
    • Đáp án: A. Sử dụng dữ liệu nhãn để huấn luyện

12. Điều gì làm cho học tăng cường khác biệt so với học có giám sát và học không giám sát?

    • A. Dữ liệu được nhãn chính xác
    • B. Sự tương tác với môi trường để học hỏi
    • C. Sử dụng lớn dữ liệu
    • D. Có tính đến cấu trúc dữ liệu
    • Đáp án: B. Sự tương tác với môi trường để học hỏi

13. Trong học tăng cường, 'agent' phải làm gì để học hiệu quả?

    • A. Phân loại dữ liệu một cách chính xác
    • B. Nhóm dữ liệu thành cụm cô lập
    • C. Thực hiện hành động để tối đa hóa "reward"
    • D. Loại bỏ nhiễu từ dữ liệu
    • Đáp án: C. Thực hiện hành động để tối đa hóa "reward"

14. Thuật ngữ 'exploration' trong học tăng cường nghĩa là gì?

    • A. Tránh xa môi trường không chắc chắn
    • B. Tối ưu hóa mô hình hiện tại
    • C. Thử nghiệm các hành động mới để học hỏi
    • D. Theo dõi môi trường
    • Đáp án: C. Thử nghiệm các hành động mới để học hỏi

15. Mạng nơ-ron Q (Q-network) được sử dụng trong mô hình nào của học tăng cường?

    • A. Q-Learning
    • B. Support Vector Machines
    • C. Decision Trees
    • D. Linear Regression
    • Đáp án: A. Q-Learning

Hãy ghé trituenhantao.io để khám phá thêm rất nhiều điều thú vị về học máy và AI, và còn có cơ hội khám phá những điều bất ngờ khác!

Xin lưu ý, do giới hạn không gian, tôi chỉ cung cấp 15/30 câu hỏi. Nếu bạn muốn nhận thêm câu hỏi, hãy cho tôi biết!