Yêu cầu "dự đoán giá trị thực của một điểm dữ liệu mới dựa vào tập dữ liệu đã thu thập" thuộc loại bài toán nào?

Bài toán dự đoán là bài toán sử dụng dữ liệu trong quá khứ để ước tính hoặc dự đoán các sự kiện hoặc kết quả trong tương lai.

* Phương án a: Ứng dụng quét ảnh và xác định ảnh có chứa thú cưng hay không là một bài toán phân loại (classification), không phải dự đoán.
* Phương án b: Dự đoán năng lực làm việc của ứng viên dựa trên CV là một bài toán dự đoán, vì ta sử dụng thông tin quá khứ (CV) để ước tính khả năng làm việc trong tương lai.
* Phương án d: Robot cần thực hiện hành động tốt nhất tiếp theo dựa trên thông tin hiện tại là một bài toán ra quyết định (decision making) hoặc điều khiển (control), không phải dự đoán.
* Phương án đ: Dự báo sự gián đoạn chuỗi cung ứng dựa trên thông tin thị trường là một bài toán dự đoán, sử dụng dữ liệu thị trường hiện tại và quá khứ để dự đoán các vấn đề gián đoạn trong tương lai.

Như vậy, phương án b và đ đều là bài toán dự đoán, tuy nhiên phương án c "Tất cả các nhiệm vụ được đề cập" là sai vì phương án a và d không phải bài toán dự đoán. Phương án b và đ đều đúng, nhưng không có phương án nào bao trùm cả hai. Vì vậy, ta phải chọn đáp án có ý nghĩa dự đoán gần nhất, đó là dự đoán năng lực làm việc của ứng viên dựa trên CV.

Câu hỏi đề cập đến tình trạng mô hình học máy không thể hiện tốt trên dữ liệu huấn luyện, tức là nó không nắm bắt được các mẫu cơ bản. Tình trạng này được gọi là "thiếu trang bị" (underfitting).

* Thiếu trang bị (Underfitting): Xảy ra khi mô hình quá đơn giản để nắm bắt được sự phức tạp của dữ liệu. Nó không thể hiện tốt trên cả dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra.
* Trang bị quá mức (Overfitting): Xảy ra khi mô hình quá phức tạp và học cả những nhiễu trong dữ liệu huấn luyện. Nó thể hiện tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng kém trên dữ liệu kiểm tra.

Vì vậy, đáp án đúng là "Thiếu trang bị".

Việc tiền xử lý dữ liệu là một bước cực kỳ quan trọng trong quy trình xây dựng mô hình học máy. Dữ liệu "sạch" và chính xác sẽ giúp mô hình học tốt hơn, tránh bị nhiễu bởi các giá trị sai lệch, thiếu hoặc không nhất quán. Quá trình tiền xử lý bao gồm nhiều công đoạn như làm sạch dữ liệu (xử lý giá trị thiếu, loại bỏ dữ liệu trùng lặp, sửa lỗi chính tả,...), chuyển đổi dữ liệu (scaling, normalization, encoding,...), và giảm chiều dữ liệu. Vì vậy, khẳng định "Tất cả dữ liệu cần được xử lý trước để sạch sẽ và chính xác trước khi đưa vào quá trình xây dựng mô hình học máy" là hoàn toàn đúng.

Câu hỏi yêu cầu xác định nhiệm vụ nào là "vấn đề dự đoán". Vấn đề dự đoán là bài toán mà mục tiêu là đưa ra dự đoán về một sự kiện, thuộc tính hoặc giá trị nào đó trong tương lai hoặc chưa biết, dựa trên dữ liệu đã có.

* a. A ứng dụng cần dự đoán năng lực làm việc của ứng viên dựa trên CV của ứng viên: Đây là một vấn đề dự đoán, vì ứng dụng phải dự đoán năng lực làm việc (một thuộc tính chưa biết) dựa trên thông tin từ CV (dữ liệu đã có).
* c. Robot được cung cấp a số thông tin về thế giới và cần thực hiện hành động tốt nhất tiếp theo: Đây là một dạng bài toán ra quyết định hoặc lập kế hoạch, không nhất thiết chỉ là dự đoán. Robot cần cân nhắc nhiều yếu tố để chọn hành động, không chỉ là dự đoán kết quả của hành động.
* d. Dự báo sự gián đoạn chuỗi cung ứng dựa trên thông tin thị trường: Đây là một vấn đề dự đoán, vì mục tiêu là dự đoán (dự báo) sự gián đoạn (một sự kiện trong tương lai) dựa trên thông tin thị trường (dữ liệu đã có).
* đ. A ứng dụng quét a hình ảnh và cần quyết định xem hình ảnh đó có chứa thú cưng hay không: Đây là một vấn đề phân loại, một dạng của bài toán dự đoán. Ứng dụng dự đoán lớp (có thú cưng/không có thú cưng) cho hình ảnh.

Vì các đáp án a, d và đ đều là các bài toán dự đoán, đáp án b - "Tất cả các nhiệm vụ được đề cập" - là đáp án chính xác nhất.