Câu lệnh sau có tác dụng gì?
f = open("C:\MyFile.txt", '+')
Trả lời:
Đáp án đúng: A
Câu lệnh f = open("C:\\MyFile.txt", '+')
mở tệp "C:\\MyFile.txt" ở chế độ vừa đọc vừa ghi ('+'). Chế độ này cho phép cả đọc và ghi vào tệp. Nếu tệp không tồn tại, nó sẽ được tạo. Do đó, đáp án B là chính xác nhất.
32 câu hỏi 60 phút
Câu hỏi liên quan
Lời giải:
Đáp án đúng: B
Chiến lược vét cạn (Exhaustive Search) duyệt qua tất cả các tập con có thể của tập đặc trưng gốc để tìm ra tập đặc trưng con tối ưu. Vì nó xét toàn bộ không gian tìm kiếm, nên nó đảm bảo tìm được tập đặc trưng con tốt nhất, tức là tập tối ưu. Do đó, đáp án đúng là B.
Lời giải:
Đáp án đúng: B
Machine learning (học máy) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), tập trung vào việc phát triển các thuật toán cho phép máy tính tự học từ dữ liệu mà không cần được lập trình một cách rõ ràng. Do đó, nó thuộc về phần mềm, vì các thuật toán này được triển khai dưới dạng chương trình máy tính.
Lời giải:
Đáp án đúng: D
Mạng neural trong học sâu (deep learning) là các mô hình tính toán được lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của não người. Chúng bao gồm các lớp kết nối các nút (neuron) với nhau, cho phép mô hình học các mẫu từ dữ liệu. Mục tiêu chính của mạng neural là tạo ra một mô hình có khả năng dự đoán hoặc phân loại dữ liệu mới một cách chính xác. Do đó, đáp án C là chính xác nhất, vì nó thể hiện mục tiêu chính của việc sử dụng mạng neural trong học sâu.
Các lựa chọn khác không chính xác vì:
- A: Mạng neural không trực tiếp giảm kích thước dữ liệu, mặc dù một số kiến trúc có thể thực hiện giảm chiều dữ liệu như một bước tiền xử lý.
- B: Tăng độ chính xác của mô hình là một *kết quả* mong muốn của việc sử dụng mạng neural, nhưng không phải là *chức năng* chính của nó. Mạng neural *tạo ra* mô hình, và mô hình này có thể có độ chính xác cao.
- D: Mô phỏng cấu trúc não người là nguồn cảm hứng, nhưng mạng neural không nhất thiết phải mô phỏng *hoàn toàn* cấu trúc não người. Mục tiêu chính là tạo ra một mô hình hiệu quả cho các tác vụ học máy.
Các lựa chọn khác không chính xác vì:
- A: Mạng neural không trực tiếp giảm kích thước dữ liệu, mặc dù một số kiến trúc có thể thực hiện giảm chiều dữ liệu như một bước tiền xử lý.
- B: Tăng độ chính xác của mô hình là một *kết quả* mong muốn của việc sử dụng mạng neural, nhưng không phải là *chức năng* chính của nó. Mạng neural *tạo ra* mô hình, và mô hình này có thể có độ chính xác cao.
- D: Mô phỏng cấu trúc não người là nguồn cảm hứng, nhưng mạng neural không nhất thiết phải mô phỏng *hoàn toàn* cấu trúc não người. Mục tiêu chính là tạo ra một mô hình hiệu quả cho các tác vụ học máy.
Lời giải:
Đáp án đúng: A
Bias (sai số hệ thống) trong machine learning thể hiện sự khác biệt giữa giá trị dự đoán trung bình của mô hình và giá trị thực tế mà mô hình cố gắng dự đoán. Một mô hình có bias cao sẽ đưa ra các dự đoán sai lệch một cách hệ thống, thường là do các giả định đơn giản hóa quá mức về dữ liệu. Do đó, đáp án A là chính xác. Các đáp án khác không phải là định nghĩa chính xác của bias:
- B. Sự phức tạp của mô hình liên quan đến variance (phương sai).
- C. Tính tổng quát hóa của mô hình là mục tiêu, không phải là bias.
- D. Sự khác biệt giữa dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra liên quan đến overfitting hoặc underfitting, và có thể dẫn đến bias cao, nhưng không phải là định nghĩa của bias.
- B. Sự phức tạp của mô hình liên quan đến variance (phương sai).
- C. Tính tổng quát hóa của mô hình là mục tiêu, không phải là bias.
- D. Sự khác biệt giữa dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra liên quan đến overfitting hoặc underfitting, và có thể dẫn đến bias cao, nhưng không phải là định nghĩa của bias.
Lời giải:
Đáp án đúng: A
Activation function (hàm kích hoạt) trong deep learning có vai trò quyết định việc một node (nút) trong mạng neural có được kích hoạt hay không dựa trên đầu vào của nó. Hàm này nhận đầu vào từ các node khác, thực hiện một phép biến đổi toán học lên đầu vào đó, và cho ra một đầu ra mới. Đầu ra này sẽ quyết định xem node đó có "phát tín hiệu" cho các node tiếp theo hay không. Do đó, đáp án A là chính xác nhất vì nó mô tả đúng chức năng cơ bản của activation function là biến đổi đầu vào thành đầu ra của một neural network. Các đáp án còn lại mô tả các chức năng khác, không phải là chức năng chính của activation function.
* Đáp án B: Hàm tính toán gradient là backpropagation, không phải activation function.
* Đáp án C: Giảm overfitting là vai trò của regularization techniques (ví dụ: dropout, weight decay).
* Đáp án D: Tối ưu hóa trọng số là công việc của optimizer (ví dụ: Adam, SGD).
* Đáp án B: Hàm tính toán gradient là backpropagation, không phải activation function.
* Đáp án C: Giảm overfitting là vai trò của regularization techniques (ví dụ: dropout, weight decay).
* Đáp án D: Tối ưu hóa trọng số là công việc của optimizer (ví dụ: Adam, SGD).
Lời giải:
Bạn cần đăng ký gói VIP để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn. Nâng cấp VIP
Lời giải:
Bạn cần đăng ký gói VIP để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn. Nâng cấp VIP
Lời giải:
Bạn cần đăng ký gói VIP để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn. Nâng cấp VIP
Lời giải:
Bạn cần đăng ký gói VIP để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn. Nâng cấp VIP
Lời giải:
Bạn cần đăng ký gói VIP để làm bài, xem đáp án và lời giải chi tiết không giới hạn. Nâng cấp VIP

Bộ Đồ Án Tốt Nghiệp Ngành Trí Tuệ Nhân Tạo Và Học Máy
89 tài liệu310 lượt tải

Bộ 120+ Đồ Án Tốt Nghiệp Ngành Hệ Thống Thông Tin
125 tài liệu441 lượt tải

Bộ Đồ Án Tốt Nghiệp Ngành Mạng Máy Tính Và Truyền Thông
104 tài liệu687 lượt tải

Bộ Luận Văn Tốt Nghiệp Ngành Kiểm Toán
103 tài liệu589 lượt tải

Bộ 370+ Luận Văn Tốt Nghiệp Ngành Kế Toán Doanh Nghiệp
377 tài liệu1030 lượt tải

Bộ Luận Văn Tốt Nghiệp Ngành Quản Trị Thương Hiệu
99 tài liệu1062 lượt tải
ĐĂNG KÝ GÓI THI VIP
- Truy cập hơn 100K đề thi thử và chính thức các năm
- 2M câu hỏi theo các mức độ: Nhận biết – Thông hiểu – Vận dụng
- Học nhanh với 10K Flashcard Tiếng Anh theo bộ sách và chủ đề
- Đầy đủ: Mầm non – Phổ thông (K12) – Đại học – Người đi làm
- Tải toàn bộ tài liệu trên TaiLieu.VN
- Loại bỏ quảng cáo để tăng khả năng tập trung ôn luyện
- Tặng 15 ngày khi đăng ký gói 3 tháng, 30 ngày với gói 6 tháng và 60 ngày với gói 12 tháng.
77.000 đ/ tháng