Giả sử chúng ta muốn xây dựng a mô hình phân loại, a tập hợp các thể hiện dữ liệu được sử dụng để phù hợp với các tham số (quá trình học) được gọi là ... 

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về các tập dữ liệu khác nhau được sử dụng trong quá trình xây dựng mô hình học máy. * **Tập huấn luyện (training set):** Đây là tập dữ liệu được sử dụng để "huấn luyện" mô hình, tức là để mô hình học các mối quan hệ giữa các biến đầu vào và biến mục tiêu, và điều chỉnh các tham số của nó để phù hợp với dữ liệu này. Do đó, đáp án C là đáp án chính xác. * **Tập xác nhận (validation set):** Tập xác nhận được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình trong quá trình huấn luyện và điều chỉnh các siêu tham số của mô hình (ví dụ: tốc độ học, số lượng lớp ẩn trong mạng nơ-ron). Tập xác nhận giúp chúng ta chọn ra mô hình tốt nhất trong số các mô hình khác nhau đã được huấn luyện. * **Tập thử nghiệm (test set):** Tập thử nghiệm được sử dụng để đánh giá hiệu suất cuối cùng của mô hình sau khi đã hoàn thành quá trình huấn luyện và điều chỉnh. Tập thử nghiệm giúp chúng ta ước tính khả năng tổng quát hóa của mô hình trên dữ liệu mới chưa từng thấy. * **Bộ nhớ đệm (cache):** Đây là một vùng lưu trữ tạm thời dữ liệu để tăng tốc độ truy cập, không liên quan đến quá trình huấn luyện mô hình. Như vậy, đáp án chính xác là C.