lần 3

Trong việc lọc thư rác, học máy có vai trò

• lọc thư rác mà không yêu cáu bát kỳ vı́ dụ dữ liệu huân luyện nào.

• xây dựng mô hı̀nh phân loại thư dựa trên các đặc điểm dữ liệu.

• lọc thư rác báng cách áp dụng phương pháp thủ công cho từng thư.

• phân tı́ch email dựa trên nội dung mà không sử dụng dữ liệu lịch sử.

Trong học máy, lı́ do cán chia dữ liệu học máy thành dữ liệu huân luyện và dữ liệu kiêm thử là để giúp

• tăng thời gian huân luyện và giảm hiệu quả mô hı̀nh.

• giảm độ chı́nh xác của mô hı̀nh khi dự đoán dữ liệu mới.

• đánh giá hiệu suát của mô hı̀nh trên dữ liệu chưa thây.

• giảm thiêu sự phức tạp của quá trı̀nh huân luyện.

Trong học máy, học có giám sát sử dụng dữ liệu

• không có nhãn.

• đã được gán nhãn.

• chưa được chuản bị.

• không cán phân loại.

Ứng dụng của học máy trong chân đoán bệnh là

• phát hiện bệnh mà không cán các mô hı̀nh phân tı́ch dữ liệu.

• dự báo tı̀nh trạng sức khoẻ và đề xuất phương án điêu trị.

• chân đoán bệnh mà không cán thông tin từ xét nghiệm y té.

• dự đoán bệnh mà không cán thu thập dữ liệu sức khỏe.

Dữ liệu huân luyện trong học máy chủ yêu có mục đı́ch là để

• đánh giá mô hı̀nh sau khi huân luyện.

• dạy cho máy tı́nh cách phân loại dữ liệu.

• kiêm tra độ mạnh của mô hı̀nh học máy.

• xác định lọi của mô hı̀nh khi huân luyện.

Học không giám sát trong học máy có đặc điểm là

• sử dụng dữ liệu đã được gán nhãn.

• không có sự giám sát từ bên ngoài.

• dữ liệu không được phân loại trước.

• phân nhóm dữ liệu dựa trên mói quan hệ.

Học máy có vai trò quan trọng trong các ứng dụng mà dữ liệu thay đổi theo thời gian vì học máy

• giúp tự động cập nhật mô hình khi dữ liệu thay đổi.

• không có khả năng học từ dữ liệu thay đổi liên tục.

• không thể thích ứng với dữ liệu thay đổi theo thời gian.

• chỉ hiệu quả khi dữ liệu không biến động theo thời gian.

Học máy có giám sát có thể được áp dụng vào công việc

• phân cụm các khách hàng không xác định.

• nhận diện đối tượng trong ảnh hoặc video.

• tìm kiếm các đặc trưng tiềm ẩn trong dữ liệu.

• giúp phân tích dữ liệu không có nhãn.

Học máy giúp tiết kiệm thời gian và công sức trong công việc lọc thư rác bằng cách

• lọc thư rác dựa vào địa chỉ mail, không dựa vào nội dung.

• học từ dữ liệu và tự động phân loại thư vào hộp thư rác.

• tự động xóa tất cả thư mà không cần phân tích nội dung.

• lập trình các quy tắc chi tiết cho từng loại thư rác cụ thể.

Học máy có thể được áp dụng vào chẩn đoán bệnh bằng cách

• giúp bác sĩ tìm ra thuốc chữa bệnh mà không cần xét nghiệm hay phân tích bệnh lý.

• xây dựng mô hình dựa trên dữ liệu sức khỏe và kết quả xét nghiệm để dự đoán bệnh.

• giúp các bác sĩ không cần làm xét nghiệm, chỉ dựa vào dữ liệu đầu vào để kết luận.

• xác định bệnh nhân nào sẽ có chi phí điều trị cao, không hỗ trợ phát hiện bệnh.