bài 6 PTDLKD

Test

Parties jouées 2 %Précision 92 Temps moyen 09:08

Créer une copie

À propos de cette activité

ko hiểu

Créé par

Trần Khả Diễm

Viet Nam

Téléchargez la version pour jouer sur papier

Top 10 résultats

#	Jeux	Précision	temps
1	Trần Khả Diễm 10 Septembre 2026	% 100	13:10

Voulez-vous apparaître dans le Top 10 de ce jeu? Connectez-vous pour vous identifier.

Créez votre propre jeu gratuite à partir de notre créateur de jeu

Affrontez vos amis pour voir qui obtient le meilleur score dans ce jeu

Créer un défi

Practice Quiz - Punnett Square, Variation, and Mutations

Benjamin D Morgan

United States

(14)

Practice Quiz - Punnett Square, Variation, and Mutations
Tissues - Practice Quiz

Benjamin D Morgan

United States

(16)

Tissues - Practice Quiz
Photosynthesis vs Cellular Respiration - Practice Quiz

Benjamin D Morgan

United States

(39)

Photosynthesis vs Cellular Respiration - Practice Quiz
UPS 5 Seeing Habits Quiz

Heather Bell

United States

(12)

Test your knowledge about the 5 seeing habits discussed in the text 'UPS 5 seeing habits'.
Spanish Alphabet Listening

Falkenberg Falkenberg

United States

(88)

Spanish alphabet, listening-based assessment

		%
	Anonyme	%
		%
		%

Imprimez votre jeu

bài 6 PTDLKD


bài 6 PTDLKDVersion en ligne ko hiểu par Trần Khả Diễm 1 Câu 1: Trong học có giám sát, dữ liệu đầu ra thường là gì? a A.Giá trị bị thiếu b B.Dữ liệu văn bản c C.Tập dữ liệu không phân loại d D.Giá trị nhãn được gán trước 2 Dữ liệu huấn luyện (training data) thường được dùng để: a A.Huấn luyện mô hình b B.Kiểm tra độ chính xác c C.Xác định tập kiểm tra d D.Tối ưu bộ nhớ 3 Câu 3: Hai ví dụ của unsupervised learning là: Choose one or more answers a A.Cây quyết định b B.Phân cụm K-means c C.Hồi quy tuyến tính d D.Phân tích thành phần chính (PCA) 4 Câu 4: Học tăng cường (reinforcement learning) liên quan đến: (chọn 2) Choose one or more answers a A.Ra quyết định tối ưu trong môi trường b B.Không sử dụng phản hồi c C.Giám sát chặt chẽ d D.Thưởng và phạt 5 Câu 5: Học không giám sát (unsupervised learning) dùng để: (chọn 2 Choose one or more answers a A.Phát hiện cấu trúc ẩn trong dữ liệu b B.Huấn luyện mạng nơ-ron có nhãn c C.Phân loại email spam d D.Tìm cụm (clustering) trong dữ liệu 6 Câu 6: Tại sao supervised learning thường đạt độ chính xác cao hơn unsupervised learning? (chọn 2) Choose one or more answers a A.Vì luôn dùng nhiều dữ liệu hơn b B.Do chỉ dùng trong bài toán phân lớp c C.Vì có thêm thông tin đầu ra từ dữ liệu huấn luyện d D.Do được huấn luyện bằng dữ liệu không bị nhiễu 7 Câu 7: Ví dụ nào sau đây phù hợp nhất với supervised learning? (chọn 2) Choose one or more answers a A.Xác định chủ đề văn bản b B.Phân loại email là spam hoặc không spam c C.Dự đoán điểm thi dựa vào số giờ học d D.Tìm nhóm khách hàng tiềm năng 8 Câu 8: Clustering là gì trong học máy? a B.Phân nhóm các đối tượng dựa trên độ tương đồng b A.Phương pháp dán nhãn dữ liệu c C.Cách để dự đoán nhãn mới d D.Xếp loại đầu ra có giám sát 9 Câu 9: Reinforcement learning được dùng nhiều trong các ứng dụng nào? (chọn 2) Choose one or more answers a B.Chơi cờ, game tự động b C.Điều khiển robot tự động c A.Phân cụm dữ liệu d D.Dự đoán thời tiết 10 Câu 10: Semi-supervised learning là gì? a B.Kết hợp cả dữ liệu có nhãn và không nhãn trong huấn luyện b A.Học tăng cường nhưng không có phản hồi c C.Dùng trong bài toán hồi quy d D.Chỉ dùng dữ liệu có nhãn 11 Câu 11: Khi nào nên dùng unsupervised learning? (chọn 2) Choose one or more answers a B.Khi dữ liệu có thể chia nhóm tự nhiên b A.Khi cần gán nhãn tự động c C.Khi không có nhãn cho dữ liệu d D.Khi cần dự đoán đầu ra cụ thể 12 Câu 12: Supervised learning hiệu quả nhất khi nào? (chọn 2) Choose one or more answers a Khi không có thông tin đầu ra b B.Khi không cần phân loại c C.Khi có tập dữ liệu huấn luyện lớn và đủ nhãn d Khi dữ liệu hỗn hợp giữa số và văn bản 13 Câu 13: Trong bài toán dự đoán khách hàng rời bỏ dịch vụ, phương pháp nào sau đây phù hợp? (chọn 2) Choose one or more answers a A.Reinforcement learning b B.Logistic Regression c C.Random Forest d D.Principal Component Analysis 14 Câu 14: Bạn có dữ liệu hành vi truy cập website, không có nhãn. Mục tiêu là chia nhóm hành vi, bạn chọn: (chọn 2) Choose one or more answers a A.Unsupervised learning b B.SVM c C.Hồi quy logistic d D.K-means 15 Câu 15: Bạn muốn lập mô hình dự báo lượng tiêu thụ sản phẩm theo thời gian. Bạn nên sử dụng: (chọn 2) Choose one or more answers a B.Linear regression b A.Classification c C.Time series forecasting d D.Reinforcement learning 16 Câu 16: Trong việc xây dựng hệ thống đề xuất (recommendation system), bạn có thể sử dụng: (chọn 2) Choose one or more answers a A.Content-based Filtering b B.Collaborative Filtering c C.Hồi quy tuyến tính d D.Clustering 17 Câu 17: Để phân nhóm ảnh khuôn mặt theo nét tương đồng, bạn nên dùng: (chọn 2) Choose one or more answers a A.Hồi quy logistic b B.Supervised learning c C.Clustering d D.PCA 18 Câu 18: Với bài toán nhận diện chữ số viết tay (0-9), mô hình nào sau đây phù hợp? (chọn 2) Choose one or more answers a A.Logistic Regression b B.K-means c C.KNN d D.Neural Network 19 Câu 19: Bạn có dữ liệu ảnh mèo và chó đã được dán nhãn, muốn mô hình phân biệt hai loại này. Phương pháp nào phù hợp? (chọn 2) Choose one or more answers a A.Clustering b B.Unsupervised learning c C.SVM d D.Classification 20 Câu 20: Nếu bạn muốn huấn luyện mô hình chơi game tự động, nên dùng phương pháp nào? a A.Supervised learning b B.Unsupervised learning c C.Clustering d D.Reinforcement learning 21 Unsupervised learning phù hợp với bài toán nào sau đây? (chọn 2) Choose one or more answers a A.Phân cụm khách hàng theo hành vi mua sắm b B.Phân tích cấu trúc dữ liệu chưa nhãn c C.Dự đoán giá nhà d D.Phân loại thư rác 22 Câu 22: Supervised learning khác với unsupervised learning ở điểm nào? a A.Không có đầu vào b B.Không yêu cầu đầu ra c C.Có sử dụng dữ liệu có nhãn d D.Không cần mô hình 23 Câu 23: Điểm khác biệt của reinforcement learning là: a A.Không học từ dữ liệu b B.Không sử dụng bất kỳ nhân nào c C.Học thông qua phần thưởng và hình phạt từ môi trường d D.Chỉ dùng trong bài toán hồi quy 24 Câu 24: Trong bài toán phân nhóm khách hàng tiềm năng từ dữ liệu chưa có nhãn, bạn nên dùng: (chọn 2) Choose one or more answers a A.K-means b B.Logistic Regression c C.Clustering (phân cụm) d D.Classification 25 Câu 25: Mục tiêu chính của học máy là gì? a A.Giảm dung lượng bộ nhớ b B.Mô tả dữ liệu c C.Tự động hóa các nhiệm vụ dựa trên dữ liệu d D.Tạo đồ họa đẹp 26 Câu 26: Bạn muốn xây dựng mô hình phân loại thư rác, nên dùng phương pháp nào? (chọn 2) Choose one or more answers a A.Linear regression b B.Naive Bayes c C.Decision Tree d D.K-means clustering 27 Câu 27: Supervised learning hoạt động như thế nào? a A.Học từ tập dữ liệu có đầu ra được xác định trước b B.Tự tạo ra đầu ra giả định c C.Dựa vào phản hồi từ người dùng d D.Huấn luyện mô hình với dữ liệu không có nhãn 28 Câu 28: Nếu bạn có tập dữ liệu người dùng có thông tin giới tỉnh, độ tuổi và số lượt truy cập web, phương pháp nào phủ hợp để phân loại nhóm mua hàng? (chọn 2) Choose one or more answers a A.Supervised learning b B.Random sampling c C.Classification d D.Clustering 29 Câu 29: Định nghĩa cơ bản của Machine Learning là gì? a B.Một hệ thống có thể học từ dữ liệu và cải thiện theo thời gian b A.Một cách để viết phần mềm thông thường c C.Một phương pháp lưu trữ dữ liệu d D.Một lĩnh vực của y học 30 Câu 30: Để dự đoán điểm thi sinh viên dựa vào số giờ học, bạn nên chọn: (chọn 2) ↑ Sinh viên chọn 2 phương án đúng nhất Choose one or more answers a A.Regression model b B.K-means c C.Hồi quy tuyến tính d D.Decision Tree

bài 6 PTDLKD

Test

À propos de cette activité

Créé par

Téléchargez la version pour jouer sur papier

Top Jeux

Test

Practice Quiz - Punnett Square, Variation, and Mutations

Test

Tissues - Practice Quiz

Test

Photosynthesis vs Cellular Respiration - Practice Quiz

Test

UPS 5 Seeing Habits Quiz

Test

Spanish Alphabet Listening

bài 6 PTDLKDVersion en ligne

par Trần Khả Diễm

Câu 1: Trong học có giám sát, dữ liệu đầu ra thường là gì?

Dữ liệu huấn luyện (training data) thường được dùng để:

Câu 3: Hai ví dụ của unsupervised learning là:

Câu 4: Học tăng cường (reinforcement learning) liên quan đến: (chọn 2)

Câu 5: Học không giám sát (unsupervised learning) dùng để: (chọn 2

Câu 6: Tại sao supervised learning thường đạt độ chính xác cao hơn unsupervised learning? (chọn 2)

Câu 7: Ví dụ nào sau đây phù hợp nhất với supervised learning? (chọn 2)

Câu 8: Clustering là gì trong học máy?

Câu 9: Reinforcement learning được dùng nhiều trong các ứng dụng nào? (chọn 2)

Câu 10: Semi-supervised learning là gì?

Câu 11: Khi nào nên dùng unsupervised learning? (chọn 2)

Câu 12: Supervised learning hiệu quả nhất khi nào? (chọn 2)

Câu 13: Trong bài toán dự đoán khách hàng rời bỏ dịch vụ, phương pháp nào sau đây phù hợp? (chọn 2)

Câu 14: Bạn có dữ liệu hành vi truy cập website, không có nhãn. Mục tiêu là chia nhóm hành vi, bạn chọn: (chọn 2)

Câu 15: Bạn muốn lập mô hình dự báo lượng tiêu thụ sản phẩm theo thời gian. Bạn nên sử dụng: (chọn 2)

Câu 16: Trong việc xây dựng hệ thống đề xuất (recommendation system), bạn có thể sử dụng: (chọn 2)

Câu 17: Để phân nhóm ảnh khuôn mặt theo nét tương đồng, bạn nên dùng: (chọn 2)

Câu 18: Với bài toán nhận diện chữ số viết tay (0-9), mô hình nào sau đây phù hợp? (chọn 2)

Câu 19: Bạn có dữ liệu ảnh mèo và chó đã được dán nhãn, muốn mô hình phân biệt hai loại này. Phương pháp nào phù hợp? (chọn 2)

Câu 20: Nếu bạn muốn huấn luyện mô hình chơi game tự động, nên dùng phương pháp nào?

Unsupervised learning phù hợp với bài toán nào sau đây? (chọn 2)

Câu 22: Supervised learning khác với unsupervised learning ở điểm nào?

Câu 23: Điểm khác biệt của reinforcement learning là:

Câu 24: Trong bài toán phân nhóm khách hàng tiềm năng từ dữ liệu chưa có nhãn, bạn nên dùng: (chọn 2)

Câu 25: Mục tiêu chính của học máy là gì?

Câu 26: Bạn muốn xây dựng mô hình phân loại thư rác, nên dùng phương pháp nào? (chọn 2)

Câu 27: Supervised learning hoạt động như thế nào?

Câu 28: Nếu bạn có tập dữ liệu người dùng có thông tin giới tỉnh, độ tuổi và số lượt truy cập web, phương pháp nào phủ hợp để phân loại nhóm mua hàng? (chọn 2)

Câu 29: Định nghĩa cơ bản của Machine Learning là gì?

Câu 30: Để dự đoán điểm thi sinh viên dựa vào số giờ học, bạn nên chọn: (chọn 2) ↑ Sinh viên chọn 2 phương án đúng nhất