Phát hiện mối quan hệ giữa một tập hợp các đặc trưng mô tả và một đặc trưng mục tiêu từ một tập hợp các điểm dữ liệu quan sát được là mục tiêu của ... Lựa chọn: 

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về các lĩnh vực khác nhau liên quan đến dữ liệu và học máy. * **a. Học máy:** Học máy (Machine Learning) là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo, tập trung vào việc phát triển các thuật toán cho phép máy tính học từ dữ liệu mà không cần được lập trình cụ thể. Mục tiêu của học máy là xây dựng các mô hình có thể dự đoán hoặc đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu đã học. Việc phát hiện mối quan hệ giữa các đặc trưng mô tả và đặc trưng mục tiêu chính là một phần cốt lõi của học máy. * **b. Khai thác dữ liệu:** Khai thác dữ liệu (Data Mining) là quá trình khám phá ra các mẫu, xu hướng và thông tin hữu ích từ các tập dữ liệu lớn. Mặc dù việc này có thể bao gồm việc phát hiện mối quan hệ giữa các đặc trưng, nhưng khai thác dữ liệu có phạm vi rộng hơn và không chỉ tập trung vào việc học từ dữ liệu để dự đoán. * **c. Khoa học dữ liệu:** Khoa học dữ liệu (Data Science) là một lĩnh vực liên ngành sử dụng các phương pháp khoa học, thuật toán và hệ thống để trích xuất kiến thức và hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Khoa học dữ liệu bao gồm nhiều giai đoạn, từ thu thập và làm sạch dữ liệu đến phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Học máy là một công cụ quan trọng trong khoa học dữ liệu, nhưng khoa học dữ liệu không chỉ giới hạn ở học máy. * **d. Phát hiện đối tượng:** Phát hiện đối tượng (Object Detection) là một nhiệm vụ cụ thể trong lĩnh vực thị giác máy tính, liên quan đến việc xác định và định vị các đối tượng trong hình ảnh hoặc video. Nó không liên quan trực tiếp đến việc phát hiện mối quan hệ giữa các đặc trưng trong một tập dữ liệu tổng quát. Vì vậy, đáp án đúng nhất là **a. Học máy**, vì nó trực tiếp liên quan đến việc xây dựng các mô hình để phát hiện mối quan hệ giữa các đặc trưng mô tả và đặc trưng mục tiêu từ dữ liệu quan sát được.