Trong học máy, thuật ngữ "ensemble learning" ám chỉ điều gì?
Trả lời:
Đáp án đúng: A
Trong học máy, "ensemble learning" (học tập tổ hợp) là một kỹ thuật kết hợp nhiều mô hình học máy (ví dụ: các mô hình phân loại hoặc hồi quy) để tạo ra một mô hình dự đoán mạnh mẽ hơn so với việc sử dụng một mô hình duy nhất. Ý tưởng chính là các mô hình khác nhau có thể mắc các lỗi khác nhau, và bằng cách kết hợp chúng, ta có thể giảm thiểu sai sót tổng thể và cải thiện độ chính xác.
Phương án A mô tả chính xác định nghĩa của ensemble learning.
Phương án B không đúng vì ensemble learning tập trung vào việc kết hợp các mô hình, không phải các tập dữ liệu (mặc dù dữ liệu khác nhau có thể được sử dụng để huấn luyện các mô hình khác nhau trong ensemble).
Phương án C không đúng vì ensemble learning không nhất thiết tạo ra các mô hình phức tạp hơn; nó kết hợp các mô hình (đơn giản hoặc phức tạp) đã có.
Phương án D không đúng vì chọn siêu tham số là một phần của việc xây dựng mô hình riêng lẻ, không phải là định nghĩa của ensemble learning.
50 câu hỏi 60 phút
