Đề Trắc nghiệm Tin học 12 – Bài 1: Giới thiệu về học máy (Cánh Diều)

Câu 1: Phát biểu nào sau đây mô tả đúng nhất về bản chất của Học máy (Machine Learning)?

• A. Là phương pháp lập trình để máy tính thực hiện các tác vụ dựa trên các quy tắc cứng nhắc được định nghĩa trước.
• B. Là công nghệ chỉ dùng để tạo ra robot hoặc các hệ thống tự động hóa trong công nghiệp.
• C. Là một lĩnh vực của Trí tuệ Nhân tạo cho phép máy tính học từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất mà không cần lập trình tường minh.
• D. Là kỹ thuật chỉ liên quan đến việc lưu trữ và quản lý lượng lớn dữ liệu (Big Data).

Câu 2: Một công ty thương mại điện tử muốn xây dựng hệ thống tự động gắn nhãn "Áo", "Quần", "Giày" cho các hình ảnh sản phẩm mới tải lên. Đây là bài toán thuộc loại học máy nào?

• A. Học có giám sát (Supervised Learning) - Bài toán phân loại.
• B. Học không giám sát (Unsupervised Learning) - Bài toán phân cụm.
• C. Học tăng cường (Reinforcement Learning).
• D. Học sâu (Deep Learning) - Đây là một phương pháp, không phải loại bài toán.

Câu 3: Trong quy trình học máy, bước "Chuẩn bị dữ liệu" (Data Preparation) thường bao gồm những công việc nào sau đây?

• A. Xây dựng thuật toán học máy mới.
• B. Đưa mô hình đã huấn luyện vào sử dụng thực tế.
• C. So sánh hiệu suất của mô hình với các tiêu chí đã đặt ra.
• D. Làm sạch dữ liệu, xử lý giá trị thiếu, chuẩn hóa dữ liệu.

Câu 4: Điểm khác biệt cốt lõi nhất giữa học có giám sát và học không giám sát nằm ở đặc điểm nào của dữ liệu huấn luyện?

• A. Kích thước của tập dữ liệu.
• B. Sự có mặt của nhãn (label) trong dữ liệu huấn luyện.
• C. Độ phức tạp của thuật toán được sử dụng.
• D. Lĩnh vực ứng dụng của bài toán.

Câu 5: Một nhà khoa học dữ liệu đang làm việc với dữ liệu về các giao dịch thẻ tín dụng và muốn tìm ra các nhóm giao dịch có hành vi bất thường, có khả năng là gian lận, mà không có sẵn nhãn "gian lận" hay "không gian lận". Đây là bài toán thường được giải quyết bằng phương pháp học máy nào?

• A. Học có giám sát - Phân loại.
• B. Học có giám sát - Hồi quy.
• C. Học không giám sát - Phân cụm.
• D. Học tăng cường.

Câu 6: Mục tiêu chính của bài toán hồi quy (Regression) trong học có giám sát là gì?

• A. Phân nhóm dữ liệu thành các cụm.
• B. Dự đoán một nhãn rời rạc (ví dụ: A, B, C).
• C. Tìm ra các quy tắc kết hợp giữa các mục dữ liệu.
• D. Dự đoán một giá trị đầu ra liên tục (số thực).

Câu 7: Tại sao bước "Đánh giá mô hình" (Model Evaluation) trong quy trình học máy lại cần sử dụng một tập dữ liệu riêng biệt (test set) mà mô hình chưa từng thấy trong quá trình huấn luyện?

• A. Để mô hình tiếp tục học và cải thiện hiệu suất trên dữ liệu mới.
• B. Để kiểm tra khả năng tổng quát hóa của mô hình trên dữ liệu chưa từng thấy.
• C. Để giảm kích thước của mô hình.
• D. Để tăng tốc độ huấn luyện mô hình.

Câu 8: Một ứng dụng y tế sử dụng học máy để phân tích ảnh X-quang và xác định xem có dấu hiệu của một bệnh cụ thể hay không (ví dụ: có/không có u). Đây là ứng dụng của học máy trong lĩnh vực nào và thuộc loại bài toán nào?

• A. Y tế - Phân loại.
• B. Tài chính - Hồi quy.
• C. Thương mại điện tử - Phân cụm.
• D. Giao thông vận tải - Học tăng cường.

Câu 9: So với các phương pháp lập trình truyền thống, học máy có ưu điểm nổi bật nào khi giải quyết các bài toán phức tạp mà quy luật không rõ ràng hoặc dữ liệu thay đổi liên tục?

• A. Chỉ yêu cầu lượng dữ liệu rất nhỏ.
• B. Luôn đảm bảo độ chính xác tuyệt đối.
• C. Không cần bất kỳ dữ liệu đầu vào nào.
• D. Có khả năng tự học và thích ứng từ dữ liệu để tìm ra quy luật mà không cần lập trình tường minh.

Câu 10: Một hệ thống gợi ý phim cho người dùng trên một nền tảng xem phim, dựa trên lịch sử xem của người dùng đó và những người dùng khác có sở thích tương tự. Hệ thống này khả năng cao đang sử dụng phương pháp học máy nào?

• A. Học có giám sát - Hồi quy.
• B. Học không giám sát (ví dụ: phân cụm người dùng hoặc mục).
• C. Học tăng cường.
• D. Chỉ sử dụng các quy tắc logic đơn giản.

Câu 11: Vai trò quan trọng nhất của dữ liệu trong học máy là gì?

• A. Là cơ sở để mô hình học hỏi và tìm ra các mẫu/quy luật.
• B. Chỉ dùng để kiểm tra hiệu suất cuối cùng của mô hình.
• C. Không cần thiết nếu thuật toán đủ phức tạp.
• D. Chỉ cung cấp thông tin về định nghĩa của bài toán.

Câu 12: Bài toán nào sau đây là ví dụ điển hình của bài toán Hồi quy (Regression)?

• A. Phân loại email thành thư rác hoặc không thư rác.
• B. Nhóm khách hàng thành các phân khúc dựa trên hành vi mua sắm.
• C. Dự đoán giá của một căn nhà dựa trên diện tích và vị trí.
• D. Nhận dạng khuôn mặt trong ảnh.

Câu 13: Tại sao bước "Chuẩn bị dữ liệu" (Data Preparation) thường chiếm phần lớn thời gian trong một dự án học máy?

• A. Vì đây là bước duy nhất cần sự can thiệp của con người.
• B. Vì việc thu thập dữ liệu rất khó khăn.
• C. Vì việc huấn luyện mô hình rất nhanh.
• D. Vì dữ liệu thô thường không hoàn chỉnh, không nhất quán và cần được xử lý cẩn thận trước khi sử dụng.

Câu 14: Một mô hình học máy được huấn luyện để phân loại hình ảnh động vật thành "Chó", "Mèo", hoặc "Chim". Mô hình này thuộc loại học máy nào và giải quyết bài toán gì?

• A. Học có giám sát - Phân loại.
• B. Học có giám sát - Hồi quy.
• C. Học không giám sát - Phân cụm.
• D. Học tăng cường.

Câu 15: Trong học máy, "mô hình" (model) có thể được hiểu một cách đơn giản là gì?

• A. Tập dữ liệu ban đầu được sử dụng để huấn luyện.
• B. Thuật toán được sử dụng để huấn luyện.
• C. Kết quả của quá trình huấn luyện, được dùng để đưa ra dự đoán hoặc quyết định.
• D. Giao diện người dùng của ứng dụng học máy.

Câu 16: Một nhà nghiên cứu thu thập dữ liệu về hành vi lướt web của người dùng (các trang đã truy cập, thời gian ở lại trang, v.v.) và muốn sử dụng học máy để phân tích và hiểu rõ hơn về các nhóm sở thích khác nhau của người dùng mà không có bất kỳ thông tin phân loại trước nào. Đây là bài toán điển hình của:

• A. Học có giám sát - Phân loại.
• B. Học không giám sát - Phân cụm.
• C. Học có giám sát - Hồi quy.
• D. Học tăng cường.

Câu 17: Bước nào trong quy trình học máy chịu trách nhiệm cho việc áp dụng mô hình đã hoàn thiện vào môi trường thực tế để giải quyết vấn đề ban đầu?

• A. Thu thập dữ liệu.
• B. Chuẩn bị dữ liệu.
• C. Huấn luyện mô hình.
• D. Triển khai ứng dụng mô hình.

Câu 18: Ứng dụng nào sau đây không phải là một ví dụ điển hình của học có giám sát?

• A. Nhận dạng tiếng nói (Speech Recognition).
• B. Dự đoán giá nhà.
• C. Phân nhóm các loại gen dựa trên đặc điểm di truyền.
• D. Phân loại thư rác (Spam Detection).

Câu 19: Trong học máy, thuật toán (algorithm) đóng vai trò gì?

• A. Là tập dữ liệu được sử dụng để huấn luyện.
• B. Là phương pháp được sử dụng để "học" từ dữ liệu và xây dựng mô hình.
• C. Là kết quả cuối cùng của quá trình huấn luyện (chính là mô hình).
• D. Là môi trường mà mô hình được triển khai.

Câu 20: Một nhà phân tích tài chính muốn sử dụng học máy để dự báo xu hướng giá cổ phiếu trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử và các chỉ số thị trường. Đây là bài toán thuộc loại học máy nào và cụ thể là loại bài toán nào?

• A. Học có giám sát - Hồi quy.
• B. Học có giám sát - Phân loại.
• C. Học không giám sát - Phân cụm.
• D. Học tăng cường.

Câu 21: Khả năng tự động cải thiện hiệu suất dựa trên "kinh nghiệm" (dữ liệu) là đặc điểm cốt lõi phân biệt hệ thống học máy với hệ thống lập trình truyền thống như thế nào?

• A. Hệ thống học máy không bao giờ mắc lỗi, còn hệ thống truyền thống thì có.
• B. Hệ thống học máy luôn nhanh hơn hệ thống truyền thống.
• C. Hệ thống học máy chỉ hoạt động với dữ liệu lớn, còn truyền thống thì không.
• D. Hệ thống học máy có thể thay đổi và cải thiện hành vi dựa trên dữ liệu, trong khi hệ thống truyền thống tuân theo các quy tắc cố định.

Câu 22: Bài toán phân cụm (Clustering) trong học không giám sát có mục tiêu chính là gì?

• A. Nhóm các mẫu dữ liệu thành các cụm dựa trên sự tương đồng về đặc điểm.
• B. Dự đoán một giá trị số liên tục cho mỗi mẫu dữ liệu.
• C. Gán một nhãn rời rạc cho mỗi mẫu dữ liệu.
• D. Tìm ra các quy tắc logic từ dữ liệu.

Câu 23: Giả sử bạn muốn xây dựng một hệ thống học máy để phát hiện các bình luận tiêu cực trên mạng xã hội nhằm tự động lọc bỏ chúng. Bạn đã thu thập được một lượng lớn bình luận và thuê người gắn nhãn "Tích cực" hoặc "Tiêu cực" cho từng bình luận. Đây là bài toán thuộc loại học máy nào?

• A. Học không giám sát.
• B. Học có giám sát.
• C. Học tăng cường.
• D. Học sâu.

Câu 24: Trong bước "Thu thập dữ liệu" (Data Collection) của quy trình học máy, điều gì là quan trọng nhất?

• A. Thu thập càng nhiều dữ liệu càng tốt, bất kể nguồn gốc.
• B. Chỉ thu thập dữ liệu từ một nguồn duy nhất.
• C. Không cần quan tâm đến chất lượng dữ liệu, chỉ cần số lượng.
• D. Đảm bảo dữ liệu thu thập được có chất lượng tốt, liên quan và đủ đại diện cho bài toán.

Câu 25: Ứng dụng nào sau đây là ví dụ điển hình của học không giám sát?

• A. Phân nhóm khách hàng dựa trên hành vi mua sắm để tạo chiến dịch tiếp thị.
• B. Nhận dạng khuôn mặt để mở khóa điện thoại.
• C. Dự báo nhiệt độ ngày mai.
• D. Phân loại email thành thư rác hoặc không thư rác.

Câu 26: Khi đánh giá một mô hình học máy cho bài toán phân loại, chỉ số nào sau đây thường được sử dụng để đo lường tỷ lệ các trường hợp được phân loại đúng?

• A. Giá trị dự đoán (Predicted Value).
• B. Độ chính xác (Accuracy).
• C. Số lượng cụm (Number of Clusters).
• D. Thời gian huấn luyện (Training Time).

Câu 27: Một hệ thống tự lái sử dụng học máy để đưa ra quyết định về việc tăng tốc, phanh hay rẽ dựa trên dữ liệu cảm biến từ môi trường xung quanh (hình ảnh, radar, v.v.) và "phần thưởng" (ví dụ: đến đích an toàn, không va chạm). Hệ thống này hoạt động dựa trên nguyên lý học máy nào?

• A. Học có giám sát.
• B. Học không giám sát.
• C. Học tăng cường (Reinforcement Learning).
• D. Phân cụm.

Câu 28: Tại sao việc sử dụng dữ liệu huấn luyện không đại diện cho bài toán thực tế có thể gây ra vấn đề nghiêm trọng cho mô hình học máy?

• A. Mô hình sẽ không thể tổng quát hóa tốt và đưa ra dự đoán chính xác trên dữ liệu mới.
• B. Mô hình sẽ huấn luyện quá nhanh.
• C. Mô hình sẽ trở nên quá đơn giản.
• D. Việc chuẩn bị dữ liệu sẽ dễ dàng hơn.

Câu 29: Phân biệt cơ bản giữa bài toán Phân loại (Classification) và bài toán Hồi quy (Regression) trong học có giám sát dựa trên đặc điểm của đầu ra cần dự đoán là gì?

• A. Phân loại dự đoán giá trị số, Hồi quy dự đoán danh mục.
• B. Phân loại sử dụng dữ liệu có nhãn, Hồi quy sử dụng dữ liệu không nhãn.
• C. Phân loại dự đoán nhãn/danh mục rời rạc, Hồi quy dự đoán giá trị số liên tục.
• D. Phân loại là học không giám sát, Hồi quy là học có giám sát.

Câu 30: Thuật ngữ nào trong học máy dùng để chỉ các đặc điểm hoặc thuộc tính của đối tượng được sử dụng làm dữ liệu đầu vào để huấn luyện mô hình?

• A. Feature (Thuộc tính đặc trưng).
• B. Label (Nhãn).
• C. Model (Mô hình).
• D. Algorithm (Thuật toán).

Câu 1: Học máy (Machine Learning) là một nhánh quan trọng của lĩnh vực nào, tập trung vào việc giúp hệ thống máy tính cải thiện hiệu suất dựa trên dữ liệu mà không cần lập trình tường minh cho từng tác vụ cụ thể?

• A. Khoa học Dữ liệu (Data Science)
• B. Trí tuệ Nhân tạo (Artificial Intelligence - AI)
• C. Phát triển Phần mềm (Software Development)
• D. Hệ thống Cơ sở Dữ liệu (Database Systems)

Câu 2: Mục tiêu cốt lõi của học máy là gì?

• A. Thiết kế giao diện người dùng thân thiện.
• B. Tối ưu hóa tốc độ xử lý của phần cứng máy tính.
• C. Xây dựng các hệ thống có khả năng học hỏi và cải thiện hiệu suất từ dữ liệu.
• D. Lập trình các tác vụ một cách chi tiết và rõ ràng cho máy tính.

Câu 3: Giả sử một hệ thống được huấn luyện để nhận dạng các loại trái cây khác nhau (ví dụ: táo, chuối, cam) từ hình ảnh. Hệ thống này được cung cấp hàng nghìn hình ảnh trái cây, mỗi hình ảnh đều có nhãn tương ứng (ví dụ: hình ảnh quả táo được gán nhãn "Táo"). Đây là ví dụ về loại học máy nào?

• A. Học có giám sát (Supervised Learning)
• B. Học không giám sát (Unsupervised Learning)
• C. Học tăng cường (Reinforcement Learning)
• D. Học sâu (Deep Learning)

Câu 4: Trong quy trình học máy, bước nào sau đây thường được thực hiện sau khi đã thu thập dữ liệu thô và trước khi tiến hành xây dựng mô hình?

• A. Đánh giá mô hình.
• B. Triển khai mô hình.
• C. Xây dựng mô hình.
• D. Chuẩn bị và xử lý dữ liệu.

Câu 5: Bài toán nào dưới đây là ví dụ điển hình của bài toán Phân loại (Classification) trong học có giám sát?

• A. Dự đoán giá nhà dựa trên diện tích và vị trí.
• B. Nhóm khách hàng thành các phân khúc dựa trên hành vi mua sắm.
• C. Xác định xem một email có phải là thư rác (spam) hay không.
• D. Tìm ra mối quan hệ giữa doanh số bán hàng và chi phí quảng cáo.

Câu 6: Bạn đang xây dựng một hệ thống học máy để dự đoán giá của một chiếc xe ô tô cũ dựa trên các yếu tố như năm sản xuất, số km đã đi, tình trạng xe và thương hiệu. Dữ liệu huấn luyện của bạn bao gồm thông tin về nhiều xe đã bán và giá bán thực tế của chúng. Đây là loại bài toán học máy nào?

• A. Bài toán Phân loại (Classification)
• B. Bài toán Hồi quy (Regression)
• C. Bài toán Phân cụm (Clustering)
• D. Bài toán Giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction)

Câu 7: Một công ty bán lẻ muốn hiểu rõ hơn về các nhóm khách hàng của mình để đưa ra chiến dịch tiếp thị phù hợp. Họ thu thập dữ liệu về hành vi mua sắm, nhân khẩu học của khách hàng và sử dụng thuật toán học máy để nhóm các khách hàng có đặc điểm tương tự lại với nhau mà không có bất kỳ nhãn "nhóm" nào được định nghĩa trước. Đây là ví dụ về loại học máy nào?

• A. Học có giám sát (Supervised Learning)
• B. Học không giám sát (Unsupervised Learning)
• C. Học bán giám sát (Semi-supervised Learning)
• D. Học tăng cường (Reinforcement Learning)

Câu 8: Đặc điểm nào sau đây là đúng về dữ liệu được sử dụng trong Học không giám sát (Unsupervised Learning)?

• A. Mỗi mẫu dữ liệu đều được gán một nhãn hoặc giá trị đầu ra tương ứng.
• B. Dữ liệu luôn là các giá trị số và có cấu trúc bảng.
• C. Dữ liệu không có nhãn đầu ra được cung cấp trước.
• D. Chỉ sử dụng dữ liệu văn bản hoặc hình ảnh.

Câu 9: Bước "Đánh giá mô hình" trong quy trình học máy nhằm mục đích chính là gì?

• A. Kiểm tra mức độ chính xác và hiệu quả của mô hình trên dữ liệu chưa từng thấy.
• B. Thu thập thêm dữ liệu để tăng kích thước bộ huấn luyện.
• C. Thay đổi thuật toán học máy để cải thiện hiệu suất.
• D. Làm sạch và xử lý dữ liệu đầu vào.

Câu 10: Ứng dụng nào sau đây KHÔNG phải là một ví dụ phổ biến của học máy?

• A. Hệ thống gợi ý sản phẩm trên các trang thương mại điện tử.
• B. Nhận dạng khuôn mặt trong ảnh hoặc video.
• C. Phát hiện gian lận trong giao dịch ngân hàng.
• D. Thiết kế giao diện người dùng cho một website tĩnh.

Câu 11: Một nhà khoa học dữ liệu đang làm việc với một tập dữ liệu lớn về các giao dịch tài chính và muốn tìm ra các giao dịch bất thường có khả năng là gian lận. Cô ấy không có nhãn "gian lận" hay "không gian lận" cho các giao dịch này. Loại bài toán học máy nào phù hợp nhất để giải quyết vấn đề này?

• A. Phân loại (Classification)
• B. Phát hiện bất thường (Anomaly Detection)
• C. Hồi quy (Regression)
• D. Học tăng cường (Reinforcement Learning)

Câu 12: Tại sao bước "Chuẩn bị dữ liệu" lại quan trọng trong quy trình học máy?

• A. Để trực quan hóa dữ liệu một cách đẹp mắt.
• B. Để giảm số lượng dữ liệu cần xử lý.
• C. Để chọn thuật toán học máy phù hợp nhất.
• D. Để làm sạch dữ liệu, xử lý các giá trị thiếu, định dạng lại và biến đổi dữ liệu cho phù hợp với thuật toán.

Câu 13: Bạn muốn xây dựng một mô hình học máy để dự đoán liệu một bệnh nhân có khả năng mắc bệnh tiểu đường hay không dựa trên các chỉ số sức khỏe như tuổi, cân nặng, huyết áp, mức đường huyết. Bạn có sẵn dữ liệu của nhiều bệnh nhân, bao gồm cả thông tin họ có mắc bệnh tiểu đường hay không. Loại bài toán học máy bạn sẽ giải quyết là gì?

• A. Bài toán Phân loại (Classification)
• B. Bài toán Hồi quy (Regression)
• C. Bài toán Phân cụm (Clustering)
• D. Bài toán Giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction)

Câu 14: Sự khác biệt cơ bản giữa bài toán Phân loại (Classification) và Hồi quy (Regression) trong học có giám sát là gì?

• A. Phân loại sử dụng dữ liệu có nhãn, còn Hồi quy sử dụng dữ liệu không nhãn.
• B. Phân loại dự đoán một nhãn rời rạc (thuộc một lớp), còn Hồi quy dự đoán một giá trị liên tục.
• C. Phân loại chỉ xử lý dữ liệu hình ảnh, còn Hồi quy chỉ xử lý dữ liệu số.
• D. Phân loại tìm mối quan hệ, còn Hồi quy nhóm dữ liệu.

Câu 15: Khi nào thì bạn nên xem xét sử dụng kỹ thuật Học không giám sát?

• A. Khi bạn có một lượng lớn dữ liệu có nhãn và muốn dự đoán một giá trị liên tục.
• B. Khi bạn muốn phân loại các đối tượng vào các danh mục đã biết.
• C. Khi bạn muốn khám phá cấu trúc tiềm ẩn hoặc nhóm các mẫu dữ liệu tương tự lại với nhau mà không có nhãn đầu ra được cung cấp.
• D. Khi bạn muốn hệ thống học cách đưa ra quyết định thông qua thử và sai trong một môi trường tương tác.

Câu 16: Một trong những thách thức lớn nhất ở bước "Thu thập dữ liệu" trong quy trình học máy là gì?

• A. Đảm bảo dữ liệu thu thập đủ lớn, đa dạng, và đại diện cho vấn đề cần giải quyết.
• B. Chọn thuật toán học máy phù hợp.
• C. Đánh giá hiệu suất của mô hình sau khi huấn luyện.
• D. Triển khai mô hình lên môi trường sản phẩm.

Câu 17: Mô hình học máy được tạo ra thông qua quá trình nào?

• A. Viết mã lập trình chi tiết cho từng trường hợp có thể xảy ra.
• B. Thiết kế giao diện người dùng cho ứng dụng.
• C. Quản lý cơ sở dữ liệu chứa dữ liệu thô.
• D. Huấn luyện (training) thuật toán học máy trên tập dữ liệu đã chuẩn bị.

Câu 18: Giả sử bạn có một mô hình học máy đã được huấn luyện để phân loại hình ảnh mèo và chó. Khi đưa một hình ảnh mới vào mô hình, mô hình sẽ đưa ra dự đoán (ví dụ: "mèo" hoặc "chó"). Bước này trong quy trình học máy được gọi là gì?

• A. Triển khai ứng dụng mô hình (Deployment/Inference)
• B. Đánh giá mô hình (Model Evaluation)
• C. Chuẩn bị dữ liệu (Data Preparation)
• D. Huấn luyện mô hình (Model Training)

Câu 19: Ứng dụng nhận dạng tiếng nói (Speech Recognition), ví dụ như trợ lý ảo trên điện thoại, chủ yếu dựa trên loại bài toán học máy nào?

• A. Phân loại (Classification) hoặc xử lý chuỗi (Sequence Processing)
• B. Phân cụm (Clustering)
• C. Hồi quy (Regression)
• D. Giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction)

Câu 20: Một hệ thống gợi ý phim cho người dùng dựa trên lịch sử xem của họ là một ví dụ về ứng dụng học máy. Hệ thống này thường sử dụng kỹ thuật nào để nhóm những người dùng có sở thích tương tự hoặc tìm ra mối liên hệ giữa các bộ phim?

• A. Chỉ sử dụng các quy tắc lập trình cứng.
• B. Chỉ dựa vào dữ liệu có nhãn về việc người dùng đã xem phim nào.
• C. Sử dụng các kỹ thuật như phân cụm để nhóm người dùng hoặc nội dung có liên quan.
• D. Chỉ hiển thị các bộ phim ngẫu nhiên cho người dùng.

Câu 21: Khi xây dựng một mô hình học máy để dự đoán giá nhà (bài toán hồi quy), chỉ số nào sau đây thường được sử dụng để đánh giá hiệu quả của mô hình?

• A. Độ chính xác (Accuracy)
• B. Sai số trung bình bình phương (Mean Squared Error - MSE)
• C. Độ đo F1 (F1-Score)
• D. Độ bao phủ (Coverage)

Câu 22: Đối với bài toán phân loại (ví dụ: phân loại email spam), chỉ số nào sau đây thường được sử dụng để đánh giá hiệu quả của mô hình?

• A. Độ chính xác (Accuracy)
• B. Sai số tuyệt đối trung bình (Mean Absolute Error - MAE)
• C. Hệ số R-squared (R²)
• D. Sai số gốc trung bình bình phương (Root Mean Squared Error - RMSE)

Câu 23: Một trong những lợi ích chính của việc sử dụng học máy so với các phương pháp lập trình truyền thống cho các tác vụ phức tạp (như nhận dạng hình ảnh) là gì?

• A. Học máy luôn yêu cầu ít dữ liệu hơn.
• B. Lập trình truyền thống dễ dàng xử lý các trường hợp ngoại lệ hơn.
• C. Học máy có thể tự động học các quy luật phức tạp từ dữ liệu mà không cần lập trình chi tiết cho từng quy luật.
• D. Học máy luôn chạy nhanh hơn lập trình truyền thống.

Câu 24: Một công ty muốn phân tích các bình luận của khách hàng trên mạng xã hội để hiểu tâm trạng chung (tích cực, tiêu cực, trung lập) về sản phẩm của họ. Họ thu thập một lượng lớn bình luận và gán nhãn thủ công cho một phần nhỏ các bình luận đó (ví dụ: "tích cực", "tiêu cực"). Sau đó, họ sử dụng tập dữ liệu có nhãn này để huấn luyện mô hình tự động phân loại các bình luận còn lại. Đây là ví dụ về loại học máy nào?

• A. Học có giám sát (Supervised Learning)
• B. Học không giám sát (Unsupervised Learning)
• C. Học tăng cường (Reinforcement Learning)
• D. Học bán giám sát (Semi-supervised Learning)

Câu 25: Bước nào trong quy trình học máy liên quan đến việc lựa chọn thuật toán phù hợp và điều chỉnh các tham số của nó để mô hình đạt hiệu suất tốt nhất trên dữ liệu huấn luyện?

• A. Thu thập dữ liệu.
• B. Đánh giá mô hình.
• C. Xây dựng mô hình (Huấn luyện mô hình).
• D. Triển khai mô hình.

Câu 26: Giả sử bạn đã huấn luyện một mô hình phân loại ảnh mèo/chó và đạt độ chính xác 95% trên tập dữ liệu kiểm thử. Điều này có ý nghĩa gì?

• A. Mô hình dự đoán đúng 95% số lượng ảnh trong tập dữ liệu huấn luyện.
• B. Mô hình dự đoán sai 95% số lượng ảnh trong tập dữ liệu kiểm thử.
• C. Mô hình có khả năng nhận dạng 95 loại động vật khác nhau.
• D. Mô hình dự đoán đúng 95% số lượng ảnh trong tập dữ liệu kiểm thử.

Câu 27: Một thách thức tiềm ẩn ở bước "Chuẩn bị dữ liệu" là việc xử lý dữ liệu bị thiếu (missing data). Nếu không xử lý đúng cách, dữ liệu thiếu có thể dẫn đến vấn đề gì?

• A. Mô hình sẽ chạy nhanh hơn.
• B. Làm giảm hiệu suất và độ chính xác của mô hình học máy.
• C. Tăng kích thước của tập dữ liệu huấn luyện.
• D. Khiến thuật toán học máy trở nên đơn giản hơn.

Câu 28: Phân biệt giữa dữ liệu huấn luyện (training data) và dữ liệu kiểm thử (test data) trong học máy.

• A. Dữ liệu huấn luyện là dữ liệu không có nhãn, dữ liệu kiểm thử là dữ liệu có nhãn.
• B. Dữ liệu huấn luyện dùng để đánh giá mô hình, dữ liệu kiểm thử dùng để xây dựng mô hình.
• C. Dữ liệu huấn luyện dùng để xây dựng (huấn luyện) mô hình, dữ liệu kiểm thử dùng để đánh giá hiệu suất của mô hình đã huấn luyện.
• D. Dữ liệu huấn luyện luôn nhỏ hơn dữ liệu kiểm thử.

Câu 29: Trong lĩnh vực y tế, học máy có thể được ứng dụng như thế nào để hỗ trợ bác sĩ?

• A. Phân tích hình ảnh y tế (X-quang, MRI) để phát hiện dấu hiệu bệnh hoặc hỗ trợ chẩn đoán bệnh dựa trên triệu chứng và kết quả xét nghiệm.
• B. Thay thế hoàn toàn vai trò của bác sĩ trong việc khám chữa bệnh.
• C. Chỉ được sử dụng để quản lý hồ sơ bệnh nhân.
• D. Chỉ có thể dự đoán các bệnh truyền nhiễm.

Câu 30: Ứng dụng nào của học máy giúp hệ thống tự động nhóm các bài báo hoặc tài liệu lại với nhau dựa trên nội dung và chủ đề của chúng mà không cần biết trước các chủ đề đó là gì?

• A. Nhận dạng thực thể có tên (Named Entity Recognition)
• B. Phân loại văn bản (Text Classification)
• C. Dịch máy (Machine Translation)
• D. Phân cụm văn bản (Text Clustering)

Câu 1: Học máy (Machine Learning) là một lĩnh vực con của:

• A. Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI)
• B. Khoa học dữ liệu (Data Science)
• C. Lập trình hướng đối tượng (Object-Oriented Programming)
• D. Hệ quản trị cơ sở dữ liệu (Database Management System - DBMS)

Câu 2: Mục tiêu cốt lõi của học máy là giúp máy tính có khả năng gì?

• A. Thực hiện các phép tính phức tạp nhanh hơn con người.
• B. Lưu trữ và quản lý lượng lớn dữ liệu một cách hiệu quả.
• C. Tạo ra giao diện đồ họa người dùng thân thiện.
• D. Học hỏi từ dữ liệu để tự động cải thiện hiệu suất thực hiện các tác vụ.

Câu 3: Trong quy trình học máy cơ bản, bước nào thường diễn ra ngay sau khi thu thập dữ liệu thô?

• A. Xây dựng mô hình học máy.
• B. Chuẩn bị và xử lý dữ liệu.
• C. Đánh giá hiệu suất mô hình.
• D. Triển khai ứng dụng thực tế.

Câu 4: Tại sao bước "Chuẩn bị dữ liệu" lại quan trọng trong quy trình học máy?

• A. Bước này giúp giảm số lượng dữ liệu cần thiết để huấn luyện mô hình.
• B. Đây là bước duy nhất cần sự can thiệp của con người trong toàn bộ quy trình.
• C. Đảm bảo dữ liệu sạch, chính xác và phù hợp để mô hình học máy có thể học hiệu quả.
• D. Bước này chỉ cần thiết cho các bài toán học không giám sát.

Câu 5: Loại học máy nào yêu cầu dữ liệu huấn luyện phải có "nhãn" (label) tương ứng với mỗi mẫu dữ liệu đầu vào?

• A. Học có giám sát (Supervised Learning)
• B. Học không giám sát (Unsupervised Learning)
• C. Học tăng cường (Reinforcement Learning)
• D. Học sâu (Deep Learning)

Câu 6: Bài toán dự đoán giá trị liên tục (ví dụ: dự đoán giá nhà dựa trên diện tích và vị trí) thuộc loại bài toán nào trong học máy có giám sát?

• A. Bài toán phân loại (Classification)
• B. Bài toán phân cụm (Clustering)
• C. Bài toán hồi quy (Regression)
• D. Bài toán giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction)

Câu 7: Một hệ thống học máy được huấn luyện với một tập dữ liệu gồm hình ảnh các con vật (chó, mèo, chim) mà mỗi hình ảnh đã được gán nhãn loại vật tương ứng. Hệ thống này được sử dụng để nhận diện loại vật trong các hình ảnh mới. Đây là ví dụ về loại bài toán học máy nào?

• A. Phân loại (Classification)
• B. Hồi quy (Regression)
• C. Phân cụm (Clustering)
• D. Học tăng cường (Reinforcement Learning)

Câu 8: Loại học máy nào thường được sử dụng để tìm kiếm cấu trúc ẩn hoặc nhóm các mẫu dữ liệu tương tự nhau khi dữ liệu huấn luyện không có nhãn?

• A. Học có giám sát (Supervised Learning)
• B. Học không giám sát (Unsupervised Learning)
• C. Học tăng cường (Reinforcement Learning)
• D. Học bán giám sát (Semi-Supervised Learning)

Câu 9: Một công ty thương mại điện tử muốn nhóm khách hàng của mình thành các phân khúc dựa trên hành vi mua sắm (lịch sử mua hàng, tần suất, giá trị đơn hàng) để tùy chỉnh chiến lược tiếp thị. Dữ liệu hành vi mua sắm của khách hàng không được gán nhãn "phân khúc" từ trước. Loại bài toán học máy phù hợp nhất cho mục tiêu này là gì?

• A. Phân loại (Classification)
• B. Hồi quy (Regression)
• C. Nhận dạng đối tượng (Object Recognition)
• D. Phân cụm (Clustering)

Câu 10: Đâu là điểm khác biệt cơ bản nhất giữa bài toán Phân loại (Classification) và bài toán Hồi quy (Regression)?

• A. Phân loại sử dụng dữ liệu có nhãn, còn Hồi quy sử dụng dữ liệu không nhãn.
• B. Phân loại dự đoán một lớp/nhãn rời rạc, còn Hồi quy dự đoán một giá trị liên tục.
• C. Phân loại thuộc học không giám sát, còn Hồi quy thuộc học có giám sát.
• D. Phân loại chỉ làm việc với dữ liệu văn bản, còn Hồi quy chỉ làm việc với dữ liệu số.

Câu 11: Ứng dụng nào sau đây là ví dụ điển hình của bài toán Phân loại trong học máy?

• A. Phân loại email thành thư rác hoặc không phải thư rác.
• B. Dự đoán doanh số bán hàng của một cửa hàng vào tháng tới.
• C. Nhóm các bài báo thành các chủ đề khác nhau.
• D. Ước tính thời gian di chuyển giữa hai địa điểm.

Câu 12: Ứng dụng nào sau đây là ví dụ điển hình của bài toán Hồi quy trong học máy?

• A. Nhận diện khuôn mặt trong ảnh.
• B. Xác định một giao dịch có phải là gian lận hay không.
• C. Phân loại các loài hoa dựa trên đặc điểm của chúng.
• D. Dự đoán giá cổ phiếu vào cuối ngày.

Câu 13: Ứng dụng nào sau đây là ví dụ điển hình của bài toán Phân cụm trong học máy?

• A. Phát hiện ung thư từ ảnh y tế (có nhãn).
• B. Dự báo thời tiết cho ngày mai.
• C. Phân khúc khách hàng dựa trên hành vi mua sắm.
• D. Dịch tự động từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác.

Câu 14: Một mô hình học máy được huấn luyện để phân biệt giữa hình ảnh chó và hình ảnh mèo. Sau khi huấn luyện, mô hình được đưa một hình ảnh mới và dự đoán đó là hình ảnh "chó". Quá trình này thuộc bước nào trong quy trình học máy?

• A. Thu thập dữ liệu.
• B. Chuẩn bị dữ liệu.
• C. Huấn luyện mô hình.
• D. Triển khai ứng dụng mô hình.

Câu 15: Giả sử bạn xây dựng một mô hình học máy để dự đoán khả năng một học sinh sẽ đỗ hay trượt kỳ thi dựa trên điểm các bài kiểm tra nhỏ và số giờ tự học. Bạn có dữ liệu lịch sử của nhiều học sinh bao gồm cả kết quả thi cuối cùng (đỗ/trượt). Đây là loại bài toán học máy nào?

• A. Học có giám sát, bài toán phân loại.
• B. Học có giám sát, bài toán hồi quy.
• C. Học không giám sát, bài toán phân cụm.
• D. Học không giám sát, bài toán giảm chiều dữ liệu.

Câu 16: Một trong những thách thức lớn nhất trong bước "Thu thập dữ liệu" của quy trình học máy là gì?

• A. Huấn luyện mô hình quá nhanh.
• B. Đảm bảo thu thập đủ lượng dữ liệu chất lượng cao và phù hợp.
• C. Chọn thuật toán học máy phức tạp.
• D. Đánh giá mô hình bằng các chỉ số đơn giản.

Câu 17: Khi đánh giá một mô hình phân loại, chỉ số nào sau đây thường được sử dụng để đo lường tỷ lệ các trường hợp được phân loại đúng?

• A. Độ chính xác (Accuracy)
• B. Sai số trung bình tuyệt đối (Mean Absolute Error)
• C. Khoảng cách Euclidean (Euclidean Distance)
• D. Số lượng cụm (Number of Clusters)

Câu 18: Một hệ thống nhận dạng tiếng nói trên điện thoại thông minh cho phép người dùng ra lệnh bằng giọng nói để mở ứng dụng hoặc gửi tin nhắn. Ứng dụng này thuộc lĩnh vực nào của học máy?

• A. Phân tích thị trường.
• B. Dự báo tài chính.
• C. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng tiếng nói.
• D. Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu.

Câu 19: Mô hình học máy nào có thể được sử dụng để phát hiện các giao dịch thẻ tín dụng bất thường, có khả năng là gian lận, dựa trên việc phân tích các mẫu giao dịch thông thường?

• A. Mô hình phân loại (Classification model).
• B. Mô hình hồi quy (Regression model).
• C. Mô hình phân cụm (Clustering model).
• D. Mô hình giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction model).

Câu 20: Hệ thống gợi ý sản phẩm "Có thể bạn quan tâm" trên các trang thương mại điện tử hoạt động dựa trên nguyên lý học máy nào?

• A. Chỉ dựa vào quy tắc được lập trình sẵn.
• B. Chỉ dựa vào dữ liệu tồn kho của sản phẩm.
• C. Chỉ dựa vào ngày sản xuất của sản phẩm.
• D. Phân tích hành vi người dùng và thuộc tính sản phẩm để đưa ra gợi ý cá nhân hóa.

Câu 21: Khi xây dựng mô hình học máy, việc chia dữ liệu thành tập huấn luyện (training set) và tập kiểm tra (test set) có mục đích gì?

• A. Giảm thời gian huấn luyện mô hình.
• B. Tăng kích thước tổng thể của dữ liệu.
• C. Đánh giá khả năng tổng quát hóa của mô hình trên dữ liệu chưa từng thấy.
• D. Đảm bảo tất cả dữ liệu đều được sử dụng trong quá trình huấn luyện.

Câu 22: Một nhược điểm tiềm tàng của việc chỉ sử dụng dữ liệu cũ để huấn luyện mô hình học máy mà không cập nhật là gì?

• A. Mô hình có thể không còn chính xác hoặc phù hợp với dữ liệu mới.
• B. Thời gian huấn luyện mô hình sẽ lâu hơn.
• C. Mô hình sẽ trở nên quá phức tạp.
• D. Cần ít dữ liệu hơn để triển khai mô hình.

Câu 23: Trong y tế, học máy có thể hỗ trợ bác sĩ trong việc nào sau đây một cách hiệu quả nhất?

• A. Thực hiện phẫu thuật thay cho bác sĩ.
• B. Phân tích dữ liệu y tế (hình ảnh, kết quả xét nghiệm) để hỗ trợ chẩn đoán bệnh.
• C. Tương tác trực tiếp với bệnh nhân thay cho y tá.
• D. Quản lý hành chính bệnh viện mà không cần nhân viên.

Câu 24: Một nhà bán lẻ muốn dự đoán số lượng sản phẩm X sẽ bán được trong tuần tới dựa trên dữ liệu bán hàng lịch sử, các chương trình khuyến mãi đang diễn ra và dự báo thời tiết. Đây là ví dụ về bài toán học máy nào?

• A. Phân loại (Classification)
• B. Phân cụm (Clustering)
• C. Hồi quy (Regression)
• D. Giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction)

Câu 25: Một trong những ứng dụng phổ biến của học máy trong lĩnh vực tài chính là:

• A. Phát hiện gian lận thẻ tín dụng.
• B. In tiền giấy mới.
• C. Xây dựng các tòa nhà chọc trời.
• D. Điều khiển đèn giao thông.

Câu 26: Học máy có thể giúp các công cụ tìm kiếm (ví dụ: Google Search) hoạt động hiệu quả hơn bằng cách nào?

• A. Chỉ hiển thị các trang web có chứa chính xác từ khóa tìm kiếm.
• B. Ngăn chặn người dùng truy cập các trang web nhất định.
• C. Giảm số lượng trang web được lập chỉ mục.
• D. Phân tích và xếp hạng các kết quả tìm kiếm dựa trên mức độ liên quan và hành vi người dùng.

Câu 27: Khi một mô hình học máy đã được huấn luyện và đánh giá tốt, bước tiếp theo "Triển khai ứng dụng mô hình" có ý nghĩa gì?

• A. Bắt đầu lại toàn bộ quy trình từ bước thu thập dữ liệu.
• B. Đưa mô hình đã huấn luyện vào hoạt động trong môi trường thực tế để tạo ra dự đoán hoặc quyết định.
• C. Chỉ sử dụng mô hình để phân tích dữ liệu cũ.
• D. Thay đổi thuật toán học máy đã sử dụng.

Câu 28: Một công ty muốn sử dụng học máy để phân tích cảm xúc của khách hàng từ các bình luận trên mạng xã hội (tích cực, tiêu cực, trung lập). Họ thu thập được hàng triệu bình luận nhưng không có nhãn cảm xúc. Để sử dụng học máy có giám sát cho bài toán này, họ cần làm gì đầu tiên?

• A. Trực tiếp áp dụng thuật toán phân cụm lên dữ liệu bình luận.
• B. Sử dụng mô hình hồi quy để dự đoán cảm xúc.
• C. Gán nhãn cảm xúc (tích cực/tiêu cực/trung lập) cho một tập con các bình luận để làm dữ liệu huấn luyện.
• D. Giảm số lượng bình luận xuống còn vài trăm.

Câu 29: Học sâu (Deep Learning) là một tập con của lĩnh vực nào?

• A. Học máy (Machine Learning)
• B. Khoa học dữ liệu (Data Science)
• C. Hệ điều hành (Operating System)
• D. Kỹ thuật phần mềm (Software Engineering)

Câu 30: Đâu là một ví dụ về cách học máy có thể cải thiện hiệu quả trong lĩnh vực sản xuất công nghiệp?

• A. Thay thế hoàn toàn công nhân bằng robot.
• B. Giảm giá nguyên liệu đầu vào một cách tự động.
• C. Tăng tốc độ vận chuyển hàng hóa.
• D. Dự đoán và phát hiện lỗi máy móc hoặc sản phẩm để thực hiện bảo trì dự đoán.

Câu 1: Học máy (Machine Learning - ML) là một lĩnh vực con của Trí tuệ Nhân tạo (AI). Mục tiêu chính của học máy là giúp máy tính có khả năng gì?

• A. Thực hiện các phép tính phức tạp nhanh hơn con người.
• B. Hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên một cách hoàn hảo.
• C. Tự động tạo ra các phần mềm mới mà không cần lập trình viên.
• D. Học hỏi và cải thiện hiệu suất từ dữ liệu kinh nghiệm mà không cần được lập trình chi tiết.

Câu 2: Trong quy trình xây dựng một mô hình học máy, bước nào sau đây thường được thực hiện NGAY SAU khi thu thập dữ liệu thô?

• A. Chuẩn bị và xử lý dữ liệu.
• B. Đánh giá hiệu suất của mô hình.
• C. Triển khai mô hình vào ứng dụng thực tế.
• D. Huấn luyện mô hình bằng thuật toán.

Câu 3: Bạn đang xây dựng một hệ thống dự đoán giá nhà dựa trên các yếu tố như diện tích, số phòng ngủ, vị trí, và dữ liệu giá nhà đã bán trước đây. Loại bài toán học máy nào phù hợp nhất với nhiệm vụ này?

• A. Phân loại (Classification).
• B. Hồi quy (Regression).
• C. Phân cụm (Clustering).
• D. Giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction).

Câu 4: Một công ty thương mại điện tử muốn nhóm khách hàng của mình thành các phân khúc dựa trên hành vi mua sắm (sản phẩm đã xem, đã mua, tần suất mua, v.v.) để cá nhân hóa chiến lược tiếp thị. Công ty này KHÔNG có sẵn nhãn cho từng khách hàng thuộc phân khúc nào. Loại hình học máy nào phù hợp nhất?

• A. Học có giám sát (Supervised Learning).
• B. Hồi quy (Regression).
• C. Học không giám sát (Unsupervised Learning).
• D. Học tăng cường (Reinforcement Learning).

Câu 5: Điểm khác biệt cốt lõi giữa học có giám sát và học không giám sát nằm ở đặc điểm của dữ liệu huấn luyện. Đặc điểm đó là gì?

• A. Kích thước của tập dữ liệu.
• B. Tốc độ xử lý của thuật toán.
• C. Độ phức tạp của mô hình.
• D. Việc dữ liệu huấn luyện có được gán nhãn đầu ra tương ứng hay không.

Câu 6: Bài toán nhận dạng thư rác (spam detection) là một ví dụ điển hình của loại bài toán học máy nào?

• A. Bài toán phân loại trong học có giám sát.
• B. Bài toán hồi quy trong học có giám sát.
• C. Bài toán phân cụm trong học không giám sát.
• D. Bài toán giảm chiều dữ liệu trong học không giám sát.

Câu 7: Khi xây dựng một mô hình học máy, việc "huấn luyện" mô hình bằng dữ liệu có mục đích chính là gì?

• A. Tạo ra dữ liệu mới để sử dụng sau này.
• B. Kiểm tra tốc độ xử lý của máy tính.
• C. Giúp mô hình tìm ra các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu để có thể đưa ra dự đoán hoặc quyết định.
• D. Làm sạch và loại bỏ dữ liệu không cần thiết.

Câu 8: Bạn thu thập một tập dữ liệu lớn về các giao dịch thẻ tín dụng, bao gồm thời gian, địa điểm, số tiền, loại hàng hóa, v.v. Mục tiêu của bạn là phát hiện các giao dịch bất thường, có khả năng là gian lận, mà không dựa vào bất kỳ nhãn "gian lận" hay "không gian lận" nào có sẵn trong dữ liệu cũ. Loại bài toán học máy nào phù hợp nhất?

• A. Phân loại (Classification).
• B. Hồi quy (Regression).
• C. Học có giám sát (Supervised Learning).
• D. Học không giám sát (Unsupervised Learning).

Câu 9: Trong bối cảnh học máy, thuật ngữ "nhãn" (label) trong dữ liệu huấn luyện (training data) của học có giám sát dùng để chỉ điều gì?

• A. Kết quả đầu ra mong muốn hoặc danh mục mà mỗi mẫu dữ liệu thuộc về.
• B. Tên của các thuộc tính (features) trong dữ liệu.
• C. Số lượng mẫu dữ liệu trong tập huấn luyện.
• D. Thuật toán được sử dụng để huấn luyện mô hình.

Câu 10: Bạn đang xây dựng một ứng dụng phân tích cảm xúc từ các bình luận của khách hàng trên mạng xã hội (ví dụ: tích cực, tiêu cực, trung lập). Bạn có một tập dữ liệu lớn gồm các bình luận đã được gán nhãn cảm xúc bởi con người. Loại bài toán học máy nào phù hợp nhất?

• A. Phân loại (Classification).
• B. Hồi quy (Regression).
• C. Phân cụm (Clustering).
• D. Phát hiện bất thường (Anomaly Detection).

Câu 11: Giả sử bạn có một tập dữ liệu về các loại trái cây khác nhau, bao gồm các thuộc tính như màu sắc, kích thước, hình dạng, độ cứng. Bạn muốn tự động nhóm các loại trái cây giống nhau lại với nhau mà không biết trước chúng thuộc loại nào (ví dụ: nhóm táo, nhóm chuối, nhóm cam). Kỹ thuật học máy nào phù hợp?

• A. Hồi quy tuyến tính.
• B. Phân loại Naive Bayes.
• C. Phân cụm K-means.
• D. Hồi quy Logistic.

Câu 12: Bước "Đánh giá mô hình" trong quy trình học máy có vai trò quan trọng như thế nào?

• A. Thu thập thêm dữ liệu để huấn luyện lại.
• B. Xác định mức độ chính xác và hiệu quả của mô hình trước khi đưa vào sử dụng.
• C. Làm sạch dữ liệu đầu vào.
• D. Tự động điều chỉnh các tham số của thuật toán.

Câu 13: Một trong những thách thức lớn nhất khi áp dụng học máy là việc thu thập và chuẩn bị dữ liệu. Tại sao việc này lại quan trọng và thường tốn nhiều công sức?

• A. Dữ liệu thực tế thường không hoàn hảo (thiếu, nhiễu, không nhất quán) và việc gán nhãn (đối với học có giám sát) có thể tốn kém.
• B. Các thuật toán học máy chỉ hoạt động với dữ liệu có cấu trúc rất đơn giản.
• C. Máy tính cần nhiều thời gian để đọc dữ liệu từ ổ cứng.
• D. Việc này chỉ quan trọng đối với học không giám sát.

Câu 14: Hệ thống gợi ý sản phẩm (recommendation system) trên các trang thương mại điện tử (ví dụ: "Những sản phẩm bạn có thể thích") thường sử dụng kỹ thuật học máy nào để hoạt động?

• A. Chỉ sử dụng các quy tắc lập trình cứng.
• B. Dựa hoàn toàn vào nhập liệu thủ công của người bán hàng.
• C. Áp dụng các công thức toán học đơn giản, không liên quan đến học máy.
• D. Sử dụng các thuật toán học máy để phân tích hành vi người dùng và đặc điểm sản phẩm nhằm đưa ra gợi ý phù hợp.

Câu 15: Một bác sĩ muốn sử dụng học máy để phân tích hình ảnh X-quang phổi nhằm phát hiện sớm các dấu hiệu của bệnh. Bác sĩ có một tập dữ liệu lớn gồm các ảnh X-quang đã được các chuyên gia đánh dấu (có/không có dấu hiệu bệnh). Đây là ví dụ về loại bài toán học máy nào?

• A. Phân loại trong học có giám sát.
• B. Hồi quy trong học có giám sát.
• C. Phân cụm trong học không giám sát.
• D. Giảm chiều dữ liệu trong học không giám sát.

Câu 16: Giả sử bạn đang làm việc với một tập dữ liệu gồm hàng nghìn bức ảnh về động vật. Bạn muốn tự động sắp xếp chúng thành các nhóm như "ảnh chó", "ảnh mèo", "ảnh chim", v.v., nhưng bạn KHÔNG có sẵn thông tin (nhãn) cho biết mỗi ảnh là con vật gì. Kỹ thuật học máy nào phù hợp nhất để thực hiện việc này?

• A. Sử dụng mô hình hồi quy để dự đoán loại động vật.
• B. Áp dụng thuật toán phân loại đã được huấn luyện trên dữ liệu động vật khác.
• C. Sử dụng thuật toán phân cụm để nhóm các ảnh tương tự lại với nhau.
• D. Thực hiện giảm chiều dữ liệu để nén kích thước ảnh.

Câu 17: Một trong những lợi ích chính của việc sử dụng học máy trong các ứng dụng thực tế là gì?

• A. Giảm hoàn toàn nhu cầu về dữ liệu đầu vào.
• B. Cho phép hệ thống tự động học hỏi, thích ứng và đưa ra quyết định hoặc dự đoán dựa trên dữ liệu.
• C. Đảm bảo kết quả luôn chính xác 100% trong mọi trường hợp.
• D. Thay thế hoàn toàn vai trò của con người trong mọi công việc.

Câu 18: Trong bài toán học có giám sát, nếu đầu ra mà mô hình cần dự đoán là một giá trị liên tục (ví dụ: nhiệt độ ngày mai, doanh số bán hàng quý tới), thì đó là bài toán gì?

• A. Hồi quy (Regression).
• B. Phân loại (Classification).
• C. Phân cụm (Clustering).
• D. Giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction).

Câu 19: Ngược lại với câu 18, nếu đầu ra mà mô hình cần dự đoán là một trong các danh mục rời rạc (ví dụ: "mưa"/"không mưa", "ảnh chó"/"ảnh mèo", "người dùng A"/"người dùng B"), thì đó là bài toán gì?

• A. Hồi quy (Regression).
• B. Phân loại (Classification).
• C. Phân cụm (Clustering).
• D. Phát hiện bất thường (Anomaly Detection).

Câu 20: Một nhà nghiên cứu muốn phân tích các chủ đề chính xuất hiện trong một tập hợp lớn các bài báo khoa học mà không có bất kỳ nhãn chủ đề nào được gán trước. Kỹ thuật học máy nào có thể giúp nhà nghiên cứu này tìm ra các chủ đề ẩn trong dữ liệu?

• A. Sử dụng mô hình phân loại văn bản.
• B. Áp dụng hồi quy logistic.
• C. Huấn luyện mô hình dự đoán tác giả của bài báo.
• D. Sử dụng các kỹ thuật học không giám sát để khám phá cấu trúc dữ liệu.

Câu 21: Tại sao việc "chuẩn bị dữ liệu" (data preparation) lại là một bước quan trọng và thường chiếm nhiều thời gian trong quy trình học máy?

• A. Dữ liệu cần được làm sạch, biến đổi và định dạng lại để phù hợp với yêu cầu của thuật toán học máy.
• B. Bước này giúp giảm số lượng dữ liệu xuống mức tối thiểu.
• C. Chỉ đơn giản là sao chép dữ liệu sang một thư mục khác.
• D. Đây là bước duy nhất cần sự can thiệp của con người.

Câu 22: Khi một mô hình học máy được cho dữ liệu mới (chưa từng thấy trong quá trình huấn luyện) để đưa ra dự đoán hoặc quyết định, đó là bước nào trong quy trình học máy?

• A. Thu thập dữ liệu.
• B. Huấn luyện mô hình.
• C. Đánh giá mô hình.
• D. Triển khai ứng dụng mô hình (Inference/Prediction).

Câu 23: Hệ thống nhận dạng tiếng nói (Speech Recognition) trên điện thoại thông minh (ví dụ: Siri, Google Assistant) là một ứng dụng phổ biến của học máy. Loại bài toán học máy nào thường được sử dụng trong các hệ thống này để chuyển đổi âm thanh thành văn bản?

• A. Học có giám sát, thường là bài toán phân loại hoặc xử lý chuỗi.
• B. Học không giám sát, sử dụng phân cụm âm thanh.
• C. Chỉ dựa trên các bộ lọc âm thanh đơn giản.
• D. Hoàn toàn là lập trình thủ công.

Câu 24: Khi nào thì bạn nên cân nhắc sử dụng các kỹ thuật học không giám sát thay vì học có giám sát?

• A. Khi bạn có rất nhiều dữ liệu có nhãn.
• B. Khi mục tiêu là dự đoán một giá trị số cụ thể.
• C. Khi dữ liệu không có nhãn đầu ra và mục tiêu là tìm kiếm cấu trúc hoặc nhóm các mẫu dữ liệu tương tự.
• D. Khi bạn muốn dự đoán danh mục cho dữ liệu mới.

Câu 25: Một hệ thống kiểm tra chất lượng sản phẩm trong nhà máy sử dụng camera để chụp ảnh từng sản phẩm và một mô hình học máy để phân loại sản phẩm đó là "Đạt" hay "Không đạt" dựa trên các đặc điểm hình ảnh. Đây là ứng dụng của học máy loại nào?

• A. Học có giám sát (Phân loại).
• B. Học có giám sát (Hồi quy).
• C. Học không giám sát (Phân cụm).
• D. Học tăng cường (Reinforcement Learning).

Câu 26: Thuật toán học máy nào sau đây thường được sử dụng để giải quyết bài toán phân cụm (clustering)?

• A. Hồi quy tuyến tính (Linear Regression).
• B. Máy vector hỗ trợ (Support Vector Machine - SVM).
• C. Cây quyết định (Decision Tree).
• D. K-means.

Câu 27: Điều nào sau đây KHÔNG phải là một ứng dụng phổ biến của học máy?

• A. Nhận dạng khuôn mặt trên mạng xã hội.
• B. Phát hiện gian lận trong giao dịch ngân hàng.
• C. Thiết kế và xây dựng hệ điều hành máy tính mới từ đầu.
• D. Dịch tự động ngôn ngữ giữa các thứ tiếng.

Câu 28: Khi nói rằng một mô hình học máy "học" từ dữ liệu, điều đó có nghĩa là gì?

• A. Mô hình ghi nhớ tất cả các mẫu dữ liệu đã thấy.
• B. Mô hình điều chỉnh các tham số bên trong của nó dựa trên dữ liệu để cải thiện hiệu suất thực hiện một nhiệm vụ cụ thể.
• C. Mô hình tự động viết mã lập trình mới.
• D. Mô hình yêu cầu con người liên tục cung cấp quy tắc mới.

Câu 29: Một nhà khoa học dữ liệu đang làm việc với một tập dữ liệu về các loài thực vật, bao gồm hình ảnh, mô tả, và các thông tin sinh học khác. Cô ấy muốn xây dựng một mô hình để, khi đưa vào ảnh hoặc mô tả của một loài thực vật mới, mô hình có thể xác định đó là loài gì trong số các loài đã biết. Đây là bài toán học máy loại nào?

• A. Bài toán phân loại trong học có giám sát.
• B. Bài toán hồi quy trong học có giám sát.
• C. Bài toán phân cụm trong học không giám sát.
• D. Bài toán phát hiện bất thường.

Câu 30: Trong bối cảnh học máy, thuật ngữ "mô hình" (model) thường dùng để chỉ điều gì?

• A. Tập dữ liệu được sử dụng để huấn luyện.
• B. Biểu diễn toán học hoặc cấu trúc dữ liệu được tạo ra từ thuật toán và dữ liệu huấn luyện, dùng để đưa ra dự đoán hoặc quyết định.
• C. Thuật toán cụ thể được sử dụng để xử lý dữ liệu.
• D. Giao diện người dùng của ứng dụng học máy.