Chọn trường nào (trên Chatfuel) sau đây để đón nhận được câu hỏi của khách hàng (khi dùng Chatfuel để làm môi trường trung gian kết nối):

Message to user

Validation

Save Answer

Save Answer to Attribute

Trả lời:

Đáp án đúng: D

Trong Chatfuel, để lưu trữ câu trả lời (câu hỏi) mà khách hàng nhập vào, chúng ta sử dụng trường Save Answer to Attribute. Trường này cho phép bạn lưu trữ nội dung mà người dùng nhập vào một thuộc tính (attribute) cụ thể, từ đó bạn có thể sử dụng thông tin này cho các mục đích khác trong chatbot, ví dụ như cá nhân hóa tin nhắn, thu thập thông tin khách hàng, hoặc thực hiện các hành động dựa trên câu trả lời của họ.

Message to user: Dùng để gửi tin nhắn đến người dùng, không phải để nhận câu trả lời của họ.
Validation: Dùng để kiểm tra tính hợp lệ của dữ liệu nhập vào, nhưng không lưu trữ câu trả lời.
Save Answer: Không rõ ràng.
Save Answer to Attribute: Lưu câu trả lời của người dùng vào một thuộc tính để sử dụng sau này.

Câu hỏi trắc nghiệm Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh có lời giải chi tiết

35 câu hỏi 45 phút

Bắt đầu thi

Câu hỏi liên quan

Câu 24:

Để kết nối site (trên google) với Bot của Dialogflow chọn thao tác nào sau đây:

Lời giải:

Đáp án đúng: A

Để kết nối Dialogflow bot với một trang web (site) trên Google, bạn cần sử dụng tính năng tích hợp (Integration) có sẵn trong Dialogflow. Trong các tùy chọn được đưa ra, tùy chọn "Dialogflow/ Intergration/Web Demo" (hoặc "Website Demo") là chính xác nhất để tạo một bản demo web đơn giản cho bot của bạn. Tuy nhiên, để có thể nhúng vào site (trên Google) cần sử dụng iframe.

Câu 25:

Random Forest là một tập hợp của bao nhiêu Decision Tree?

Lời giải:

Đáp án đúng: D

Random Forest là một thuật toán học máy thuộc loại supervised learning. Nó là một tập hợp của nhiều cây quyết định (Decision Tree). Số lượng cây trong Random Forest thường rất lớn, có thể lên đến hàng trăm hoặc hàng nghìn cây. Việc sử dụng nhiều cây giúp giảm overfitting và tăng độ chính xác của mô hình. Số lượng cây cụ thể thường được xác định thông qua quá trình thử nghiệm và điều chỉnh để đạt được hiệu suất tốt nhất cho từng bài toán cụ thể. Vì vậy, đáp án D là chính xác nhất vì nó phản ánh tính linh hoạt trong việc lựa chọn số lượng cây tùy thuộc vào từng trường hợp.

Câu 26:

Phương pháp chấm điểm tín dụng sử dụng dữ liệu lớn (Big Data) và trí tuệ nhân tạo (AI) thì dữ liệu nào có giá trị:

Lời giải:

Đáp án đúng: D

Phương pháp chấm điểm tín dụng sử dụng Big Data và AI có thể khai thác nhiều loại dữ liệu khác nhau để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng. Trong đó:

* Dữ liệu hành vi: Bao gồm các hành vi tài chính, thói quen sử dụng dịch vụ ngân hàng, và các hoạt động khác liên quan đến tiền bạc.
* Hóa đơn thanh toán các loại cước phí: Thể hiện khả năng chi trả các chi phí sinh hoạt hàng tháng, cho thấy mức độ ổn định tài chính.
* Thói quen mua sắm online: Phản ánh mức độ chi tiêu, sở thích tiêu dùng và có thể gián tiếp đánh giá khả năng quản lý tài chính.

Vì cả ba loại dữ liệu trên đều có giá trị trong việc chấm điểm tín dụng bằng Big Data và AI, nên phương án D là đáp án đúng.

Câu 27:

Đâu không là mô hình chấm điểm tín dụng:

Lời giải:

Đáp án đúng: D

Câu hỏi yêu cầu xác định phương án không phải là mô hình chấm điểm tín dụng. Các mô hình chấm điểm tín dụng phổ biến bao gồm: Phân tích phân biệt, Hồi quy Logistic, Mạng nơ-ron. Cây tìm kiếm không phải là một mô hình được sử dụng phổ biến trong chấm điểm tín dụng, mà thường được dùng trong các bài toán tìm kiếm và tối ưu.

Câu 28:

Khẳng định nào Không đúng ?

Lời giải:

Đáp án đúng: C

Câu hỏi yêu cầu tìm khẳng định *không đúng* về các kỹ thuật trong trí tuệ nhân tạo áp dụng vào mô hình chấm điểm tín dụng.

* Phương án A: "Không có kỹ thuật nào trong trí tuệ nhân tạo được cho là tốt nhất khi xây dựng mô hình chấm điểm tín dụng" - Đây là một nhận định đúng. Không có một thuật toán duy nhất nào luôn luôn tốt nhất cho mọi bài toán chấm điểm tín dụng. Hiệu quả của từng thuật toán phụ thuộc vào dữ liệu và mục tiêu cụ thể của mô hình.

* Phương án B: "Kỹ thuật Cây quyết định trong trí tuệ nhân tạo được cho là phù hợp khi xây dựng mô hình chấm điểm tín dụng" - Đây là một nhận định đúng. Cây quyết định là một phương pháp phổ biến và dễ diễn giải trong chấm điểm tín dụng.

* Phương án C: "Các kỹ thuật trong trí tuệ nhân tạo được cho là tốt nhất khi xây dựng mô hình chấm điểm tín dụng" - Đây là một nhận định sai. Không có kỹ thuật *nào* được coi là *tốt nhất* trong *mọi* trường hợp. Hiệu quả của kỹ thuật phụ thuộc vào từng bộ dữ liệu.

* Phương án D: "Kỹ thuật hồi quy logistic được cho là phù hợp trong mô hình chấm điểm tín dụng" - Đây là một nhận định đúng. Hồi quy logistic là một phương pháp thống kê phổ biến và hiệu quả để xây dựng mô hình chấm điểm tín dụng.

Vậy, phương án C là khẳng định không đúng.

Câu 29:

Kết quả dự bảo về hạng tín dụng của một khách hàng mới trong thuật toán Random Forest được trích xuất như thế nào?

Lời giải: