Vấn đề gì có thể xảy ra khi huấn luyện một mô hình học máy bằng cách cung cấp dữ liệu quan sát? Lựa chọn: 

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.