Trắc nghiệm Tin học KHMT 12 chân trời sáng tạoTrắc nghiệm Khoa học máy tính 12 Chân trời bài F14: Học máy Đăng vào 3 Tháng 5, 2026 bởi admin Trắc nghiệm Khoa học máy tính 12 Chân trời bài F14: Học máy Trắc nghiệm Khoa học máy tính 12 Chân trời bài F14: Học máy Số câu25Quiz ID43940 Làm bài Câu 1 Ứng dụng nào dưới đây là ví dụ điển hình của bài toán phân loại trong học máy? A Phân loại email là 'thư rác' hoặc 'thư thường' B Dự đoán giá nhà dựa trên diện tích và vị trí C Tìm kiếm đường đi ngắn nhất giữa hai điểm trong bản đồ D Nén tệp tin để giảm dung lượng lưu trữ Câu 2 Hệ thống gợi ý sản phẩm trên các trang thương mại điện tử thường sử dụng kỹ thuật nào? A Học máy để phân tích hành vi người dùng B Sử dụng các quy tắc ngẫu nhiên hoàn toàn C Chỉ liệt kê sản phẩm theo thứ tự bảng chữ cái D Sử dụng các phép tính cơ bản cộng trừ Câu 3 Dữ liệu huấn luyện (training data) đóng vai trò gì trong mô hình học máy? A Là nguồn thông tin để mô hình học các mẫu và quy luật cần thiết B Là bộ lọc để loại bỏ các thuật toán không phù hợp C Là giao diện người dùng giúp tương tác với hệ thống D Là thiết bị phần cứng dùng để tăng tốc độ tính toán Câu 4 Đâu là một ví dụ về 'Học tăng cường' trong thực tế? A Máy tính học cách chơi trò chơi điện tử để đạt điểm cao nhất B Phân loại khách hàng vào các nhóm sở thích khác nhau C Dự báo thời tiết dựa trên các chỉ số khí tượng D Nén dữ liệu để tiết kiệm không gian lưu trữ Câu 5 Mục tiêu cốt lõi của Học máy (Machine Learning) trong Khoa học máy tính là gì? A Xây dựng các chương trình máy tính tự học hỏi từ dữ liệu để cải thiện hiệu suất B Tạo ra các phần cứng có khả năng xử lý song song với tốc độ cực cao C Lập trình sẵn mọi kịch bản phản ứng cho máy tính trong mọi tình huống D Thiết kế các thuật toán tìm kiếm tối ưu trên đồ thị phức tạp Câu 6 Khi mô hình học máy bị thiếu dữ liệu huấn luyện, điều gì thường xảy ra? A Mô hình không học được quy luật và có độ chính xác thấp B Mô hình sẽ hoạt động hoàn hảo do ít dữ liệu bị nhiễu C Tốc độ chạy của mô hình sẽ nhanh hơn gấp nhiều lần D Mô hình sẽ tự động tạo thêm dữ liệu giả lập chính xác Câu 7 Thuật toán học máy có thể hoạt động tốt hơn nếu có thêm yếu tố nào? A Dữ liệu đa dạng và chất lượng tốt B Dữ liệu có nhiều nhiễu và sai lệch C Dữ liệu đã bị xóa bỏ bớt để giảm dung lượng D Dữ liệu cũ từ quá khứ rất xa Câu 8 Tại sao cần phải làm sạch dữ liệu trước khi đưa vào mô hình học máy? A Để loại bỏ nhiễu và dữ liệu sai lệch gây ảnh hưởng đến kết quả B Để giảm dung lượng bộ nhớ của máy tính C Để đổi định dạng file sang dạng thực thi D Để làm cho dữ liệu trông đẹp mắt hơn Câu 9 Mạng thần kinh nhân tạo (Artificial Neural Network) lấy cảm hứng từ đâu? A Cách thức hoạt động của hệ thần kinh sinh học trong não người B Các định luật vật lý về chuyển động của các hành tinh C Cấu trúc của các hệ thống cơ khí trong công nghiệp D Phương pháp tính toán bảng tính điện tử truyền thống Câu 10 Đâu là ưu điểm của việc sử dụng các thuật toán học máy? A Khả năng tự động hóa việc đưa ra dự báo từ dữ liệu lớn B Tuyệt đối không bao giờ đưa ra kết quả sai lệch C Tự động thay thế con người trong mọi quyết định quản lý D Không cần bất kỳ dữ liệu nào để khởi chạy hệ thống Câu 11 Đặc trưng (Feature) trong học máy là gì? A Các thuộc tính hoặc biến số dùng để mô tả dữ liệu đầu vào B Chức năng bổ trợ của phần mềm khi xuất kết quả C Tên thương hiệu của mô hình học máy D Thời gian cần thiết để mô hình chạy xong Câu 12 Bài toán dự đoán giá vàng dựa trên dữ liệu lịch sử thuộc nhóm bài toán nào? A Bài toán hồi quy B Bài toán phân cụm C Bài toán giảm chiều dữ liệu D Bài toán học tăng cường Câu 13 Trong học có giám sát, yếu tố nào đóng vai trò hướng dẫn mô hình trong quá trình huấn luyện? A Các nhãn dữ liệu (đáp án) đi kèm với đầu vào B Số lượng vi xử lý được sử dụng để chạy thuật toán C Các quy tắc logic cứng nhắc do con người viết sẵn D Sự ngẫu nhiên hoàn toàn trong cách chọn dữ liệu đầu vào Câu 14 Việc gán nhãn dữ liệu thủ công là quá trình như thế nào? A Con người trực tiếp xác định và gắn kết quả đúng cho dữ liệu B Máy tính tự làm tất cả mà không cần can thiệp C Sử dụng thuật toán ngẫu nhiên để gắn nhãn D Quy trình này không tồn tại trong học máy Câu 15 Quá trình kiểm thử (testing) mô hình trong học máy có ý nghĩa gì? A Đánh giá khả năng dự đoán chính xác trên dữ liệu mới chưa từng thấy B Tăng số lượng tham số của mô hình để tăng độ phức tạp C Xóa bỏ các dữ liệu sai lệch đã nạp vào quá trình huấn luyện D Chuyển đổi ngôn ngữ lập trình của mô hình sang định dạng khác Câu 16 Trong bài toán phân loại, nếu mô hình luôn đưa ra cùng một kết quả bất kể đầu vào là gì, điều này cho thấy mô hình đang bị gì? A Bị thiếu dữ liệu huấn luyện hoặc bị 'dưới khớp' B Đã đạt tới độ chính xác hoàn hảo 100% C Đang chạy với tốc độ tối ưu nhất D Đang sử dụng phần cứng quá mạnh Câu 17 Nhãn (Label) trong học máy là gì? A Giá trị hoặc kết quả đầu ra mong muốn tương ứng với dữ liệu đầu vào B Tên của người lập trình viết ra thuật toán C Ký tự định dạng của file dữ liệu đầu vào D Thẻ phân loại mô hình trong thư viện lập trình Câu 18 Dữ liệu nào sau đây thường được dùng để huấn luyện mô hình nhận diện khuôn mặt? A Tập hợp các hình ảnh đã được gán nhãn chủ thể B Danh sách các từ khóa liên quan đến khuôn mặt C Các mã lệnh lập trình web tĩnh D Dữ liệu nhiệt độ môi trường Câu 19 Hiện tượng 'quá khớp' (overfitting) trong học máy xảy ra khi nào? A Mô hình học quá chi tiết dữ liệu huấn luyện dẫn đến kém linh hoạt trên dữ liệu mới B Mô hình quá đơn giản nên không học được bất kỳ quy luật nào C Dữ liệu huấn luyện bị thiếu quá nhiều thuộc tính quan trọng D Tốc độ xử lý của phần cứng không đáp ứng được yêu cầu thuật toán Câu 20 Học tăng cường (Reinforcement Learning) dựa trên nguyên lý nào? A Tác nhân học cách thực hiện hành động dựa trên phần thưởng và hình phạt B Sử dụng các quy tắc suy diễn hình thức do con người thiết lập C Chỉ dựa trên các dữ liệu tĩnh đã được thu thập từ quá khứ D Phân loại đối tượng dựa trên độ tương đồng về mặt hình học Câu 21 Đặc điểm nhận dạng chính của học không giám sát là gì? A Mô hình tự tìm ra cấu trúc hoặc quy luật ẩn trong dữ liệu không có nhãn B Máy tính bắt buộc phải nhận được phản hồi từ chuyên gia sau mỗi bước C Dữ liệu huấn luyện luôn phải được làm sạch bởi con người 100% D Thuật toán chỉ làm việc được với dữ liệu văn bản thuần túy Câu 22 Việc chia dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm thử nhằm mục đích gì? A Đánh giá khách quan độ chính xác của mô hình B Giảm dung lượng bộ nhớ khi nạp dữ liệu C Tăng tốc độ xử lý của bộ vi xử lý D Để thay đổi định dạng dữ liệu cho phù hợp Câu 23 Mô hình hồi quy tuyến tính thường được sử dụng cho mục đích gì? A Dự đoán một giá trị số liên tục B Phân loại đối tượng thành các nhóm tách biệt C Gợi ý các mặt hàng cho người mua D Tự động sửa lỗi ngữ pháp văn bản Câu 24 Khái niệm 'Học sâu' (Deep Learning) liên quan đến cái gì? A Các mạng thần kinh nhiều lớp ẩn phức tạp B Việc đọc thật nhiều sách khoa học máy tính C Các thuật toán tìm kiếm trên cấu trúc dữ liệu đơn giản D Cách lập trình hướng đối tượng cơ bản Câu 25 Thuật ngữ 'Học máy' (Machine Learning) được coi là một nhánh của lĩnh vực nào? A Trí tuệ nhân tạo B Kỹ thuật phần cứng máy tính C Bảo mật hệ thống mạng D Quản trị cơ sở dữ liệu Trắc nghiệm Khoa học máy tính 12 Kết nối bài 30: Ứng dụng mô phỏng trong giáo dục Trắc nghiệm Khoa học máy tính 12 Chân trời bài F15: Khoa học dữ liệu
