Nếu một mô hình học máy phù hợp với tập dữ liệu huấn luyện cũng phù hợp với tập dữ liệu kiểm tra, thì ... Lựa chọn: 

Phân loại (Classification) là một bài toán trong đó chúng ta gán một đối tượng vào một trong số các lớp (categories) đã được định nghĩa trước. Để thực hiện việc này, chúng ta sử dụng một tập dữ liệu huấn luyện (training dataset) đã được gán nhãn (labeled), tức là mỗi mẫu dữ liệu đã biết thuộc về lớp nào. Quá trình này thuộc về học có giám sát (Supervised Learning), vì chúng ta "giám sát" thuật toán bằng cách cung cấp cho nó các nhãn đúng.

• Học tăng cường (Reinforcement Learning): Là một loại học máy trong đó một tác nhân (agent) học cách hành động trong một môi trường để tối đa hóa một khái niệm về "phần thưởng" tích lũy.
• Lựa chọn đặc trưng (Feature Selection): Là quá trình chọn một tập hợp con các đặc trưng liên quan nhất để sử dụng trong xây dựng mô hình.
• Học có giám sát (Supervised Learning): Là một loại học máy, trong đó thuật toán học từ một tập dữ liệu huấn luyện đã được gán nhãn.
• Học không giám sát (Unsupervised Learning): Là một loại học máy, trong đó thuật toán học từ một tập dữ liệu không được gán nhãn, và cố gắng tìm ra các cấu trúc ẩn trong dữ liệu.

Câu hỏi đề cập đến vấn đề có thể xảy ra khi huấn luyện mô hình học máy bằng dữ liệu quan sát. Các vấn đề chính thường gặp là overfitting (quá khớp) và underfitting (thiếu khớp).

• Overfitting (quá khớp): Xảy ra khi mô hình học quá kỹ dữ liệu huấn luyện, dẫn đến việc nó hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém trên dữ liệu mới hoặc dữ liệu kiểm tra. Mô hình học cả những nhiễu (noise) trong dữ liệu huấn luyện.
• Underfitting (thiếu khớp): Xảy ra khi mô hình quá đơn giản và không thể nắm bắt được các mẫu (patterns) quan trọng trong dữ liệu. Do đó, nó hoạt động kém cả trên dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra.

Như vậy, cả hai vấn đề overfitting và underfitting đều có thể xảy ra.

Phân tích các lựa chọn:

• a. Không gian vượt quá và không gian thiếu: Cách diễn đạt này tương đương với overfitting và underfitting, do đó đây là đáp án đúng.
• b. Không gian vượt quá: Chỉ đề cập đến overfitting mà bỏ qua underfitting.
• c. Không gian thiếu: Chỉ đề cập đến underfitting mà bỏ qua overfitting.
• d. Cả không gian vượt quá và không gian thiếu: Lặp lại đáp án a, nhưng diễn đạt không tự nhiên bằng đáp án a. Cách diễn đạt này làm cho lựa chọn a đúng hơn.

Thành phần chính khi xây dựng mô hình học máy bao gồm:

• Tập dữ liệu (Dataset): Dữ liệu được sử dụng để huấn luyện mô hình. Chất lượng và kích thước của tập dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của mô hình.
• Hàm chi phí (Cost function): Hàm đánh giá sự khác biệt giữa dự đoán của mô hình và giá trị thực tế. Mục tiêu của quá trình huấn luyện là giảm thiểu hàm chi phí này.
• Các chỉ số đánh giá (Evaluation metrics): Được sử dụng để đo lường hiệu suất của mô hình trên tập dữ liệu kiểm tra hoặc tập dữ liệu mới. Các chỉ số này giúp đánh giá khả năng khái quát hóa của mô hình.

Do đó, đáp án d là chính xác nhất.

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về các tập dữ liệu khác nhau được sử dụng trong machine learning.

• Tập huấn luyện (a): Là tập dữ liệu được sử dụng để huấn luyện mô hình. Mô hình học từ tập dữ liệu này để nhận diện các mẫu và quan hệ.
• Bộ thử nghiệm (b): Là tập dữ liệu độc lập được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình sau khi đã được huấn luyện. Mục đích là để ước tính khả năng khái quát hóa của mô hình trên dữ liệu mới, chưa từng thấy.
• Bộ nhớ đệm (c): Không liên quan đến khái niệm tập dữ liệu trong ngữ cảnh này.
• Bộ xác nhận (d): Là tập dữ liệu độc lập được sử dụng để điều chỉnh các siêu tham số của mô hình và lựa chọn mô hình tốt nhất trong quá trình huấn luyện. Thường được sử dụng khi cần tránh overfitting trên tập huấn luyện và tập thử nghiệm.

Theo định nghĩa trong câu hỏi, tập hợp các trường hợp dữ liệu độc lập nhưng tuân theo phân phối xác suất 'tương tự' của tập huấn luyện chính là bộ thử nghiệm. Nó được sử dụng để đánh giá khả năng của mô hình đã được huấn luyện trên tập huấn luyện để dự đoán chính xác trên dữ liệu mới (tức là dữ liệu 'tương tự' nhưng chưa từng thấy).