JavaScript is required

Về cơ bản, thuật toán ML tìm kiếm mô hình "tốt nhất" thông qua a tập hợp các mô hình tiềm năng. Từ "tốt nhất" có nghĩa là... 

A.
Không phù hợp với tập dữ liệu 
B.
Trang bị quá mức tập dữ liệu 
C.
Phù hợp vừa phải với tập dữ liệu
Trả lời:

Đáp án đúng: C


Trong thuật toán Machine Learning (ML), mục tiêu là tìm ra mô hình "tốt nhất" từ một tập hợp các mô hình tiềm năng. "Tốt nhất" ở đây có nghĩa là mô hình đó phù hợp vừa phải (well-fit) với tập dữ liệu. Điều này có nghĩa là mô hình có khả năng khái quát hóa tốt, không chỉ hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện mà còn trên dữ liệu mới chưa từng thấy. * **Phương án a: Không phù hợp với tập dữ liệu** - Mô hình không phù hợp với dữ liệu (underfitting) sẽ có hiệu suất kém cả trên dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra, do đó không phải là mô hình "tốt nhất". * **Phương án b: Trang bị quá mức tập dữ liệu** - Mô hình trang bị quá mức (overfitting) sẽ hoạt động rất tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém trên dữ liệu kiểm tra do nó đã học cả những nhiễu trong dữ liệu huấn luyện. Vì vậy, đây cũng không phải là mô hình "tốt nhất". * **Phương án c: Phù hợp vừa phải với tập dữ liệu** - Mô hình phù hợp vừa phải sẽ cân bằng giữa việc học các mẫu trong dữ liệu và khả năng khái quát hóa. Đây là mô hình lý tưởng và được coi là "tốt nhất".

Câu hỏi liên quan