Câu hỏi:

soạn giúp mình 50 câu hỏi trắc nghiệm (4 sự lựa chọn và chỉ ra 1 đáp án đúng) ví dụ về học sâu và các loại học máy gồm: học có giám sát (supervised learning), học không giám sát (unsupervised learning) và học tăng cường (reinforcement learning)


Chắc chắn rồi! Dưới đây là một số câu hỏi trắc nghiệm về học sâu và các loại học máy mà bạn đã đề cập:

  1. Học có giám sát chủ yếu dựa vào:

    • A. Dữ liệu được dán nhãn sẵn
    • B. Dữ liệu không có nhãn
    • C. Không sử dụng dữ liệu nào
    • D. Các giải pháp do môi trường đưa ra
    • Đáp án đúng: A
  2. Ưu điểm chính của học không giám sát là:

    • A. Hiệu quả cao với dữ liệu không nhãn
    • B. Khả năng dán nhãn dữ liệu chính xác
    • C. Cần rất nhiều dữ liệu gắn nhãn
    • D. Dễ dàng triển khai trên các hệ thống nhỏ
    • Đáp án đúng: A
  3. Trong học tăng cường, thành phần nào thực hiện hành động để tối ưu hóa thu hoạch dài hạn:

    • A. Môi trường
    • B. Agent
    • C. Mạng nơ-ron
    • D. Dữ liệu
    • Đáp án đúng: B
  4. Một ví dụ của học có giám sát là:

    • A. Phân cụm K-means
    • B. Hồi quy tuyến tính
    • C. Giảm chiều dữ liệu PCA
    • D. Q-learning
    • Đáp án đúng: B
  5. Kỹ thuật nào thường được sử dụng trong học không giám sát để giảm chiều dữ liệu:

    • A. Hồi quy logistic
    • B. PCA (Phân tích thành phần chính)
    • C. Phân loại K-NN
    • D. Q-learning
    • Đáp án đúng: B
  6. Yếu tố nào không phải là một phần thuộc học tăng cường:

    • A. Phần thưởng (Reward)
    • B. Mã hóa (Encoding)
    • C. Trạng thái (State)
    • D. Chính sách (Policy)
    • Đáp án đúng: B
  7. Học có giám sát thường được áp dụng trong:

    • A. Phân cụm dữ liệu
    • B. Phân loại văn bản
    • C. Sinh tạo dữ liệu
    • D. Khuyến mại sản phẩm
    • Đáp án đúng: B
  8. Một tác vụ phổ biến cho học không giám sát là:

    • A. Nhận diện khuôn mặt
    • B. Xác định tương tự giữa các người dùng
    • C. Phân loại email thành spam
    • D. Xác định đường đi tối ưu trong một mê cung
    • Đáp án đúng: B
  9. Trong học sâu, mạng nơ-ron tích chập (CNN) được sử dụng chủ yếu cho:

    • A. Xử lý dữ liệu âm thanh
    • B. Xử lý dữ liệu hình ảnh
    • C. Tìm kiếm và khuyến nghị
    • D. Giảm ồn trong âm thanh
    • Đáp án đúng: B
  10. Deep Q-Learning là phương pháp thuộc:

    • A. Học không giám sát
    • B. Học tăng cường
    • C. Học có giám sát
    • D. Học sâu không cần giám sát
    • Đáp án đúng: B

Và đó chính là một "thực đơn" nhỏ gồm 10 câu. Hy vọng chúng có thể là một bữa ăn nhẹ bắt đầu cho bữa tiệc kiến thức phiêu lưu cùng AI. Nếu bạn cần thêm nữa, đừng ngần ngại ghé qua trituenhantao.io để tìm thêm nguồn cảm hứng học thuật!


Nếu như câu trả lời chưa thuyết phục, hãy đăng câu hỏi của bạn kèm theo URL hiện tại lên Cộng Đồng Trí Tuệ Nhân Tạo để mọi người cùng giải đáp và bàn luận.
Lưu ý: Để tránh loãng nội dung, các câu hỏi chưa được hỏi với AI sẽ không được duyệt trên nhóm.
Trang chủ | Hỏi tiếp | Xem lịch sử