vudang449/AIO2025-Final-Exam-Dataset huggingface dataset:
Câu hỏi: Theo đoạn mã ở trên, lớp mô hình được sử dụng để xây dựng bài toán ATSC là gì?
A. (a) AutoModelForTokenClassification.
B. (b) AutoModelForQuestionAnswering.
C. (c) AutoModelForSequenceClassification.
D. (d) AutoModelForMaskedLM.
Đáp án: C
Câu hỏi: Kiểm định Chi Squa re χ2 độc lập 2×2. Observed tại E2:F3, Expected đã tính sẵn tại H2:I3. Chọn công thức p-value đúng?
A. =CHISQ.TEST(E2:F3,H2:I3)
B. =CHISQ.TEST(H2:I3,E2:F3)
C. =CHISQ.DIST.RT(E2:F3,1)
D. =CHISQ.INV.RT(E2:F3,H2:I3)
Đáp án: A
Câu hỏi: Kết quả của đoạn code sau là:
1 data = pd.Series ([5, 3, 5, 1, 3])
2 data.rank(method='min')
A. 0: 5.0, 1: 2.0, 2: 5.0, 3: 1.0, 4: 2.0.
B. 0: 4.0, 1: 2.0, 2: 4.0, 3: 1.0, 4: 2.0.
C. 0: 3.0, 1: 2.0, 2: 3.0, 3: 1.0, 4: 2.0.
D. 0: 4.0, 1: 3.0, 2: 4.0, 3: 1.0, 4: 3.0.
Đáp án: B
Câu hỏi: Dựa trên sơ đồ kiến trúc dưới đây, bạn hãy hoàn thiện các phần code còn thiếu cho block Decoder và mô hình TwoStageDecoder tại Colab Notebook. 2 1 2 3 4 ? (1) conv 1x1 up-conv 2x2 copy and crop weight.shape = [1, 2, 1, 1] weight.shape = [1, 1, 2, 2] ? (2) 1x2x2x2 1x1x2x2 1x2x4x4 1x1x4x4 Để mô hình thực hiện đúng quy trình, xin lưu ý rằng cấu trúc này bao gồm 2 stage Decoder liên tiếp hoàn toàn không sử dụng tham số bias. Ngoài ra, trọng số của lớp convblock cần được gán chính xác theo thứ tự của các kênh đầu vào (input channels). Bạn có thể tham khảo thêm gợi ý chi tiết tại mục Set_fixed_weights trong notebook. Sau khi hoàn thiện đoạn code và thực hiện quá trình lan truyền xuôi (forward pass), giá trị tại hai vị trí ?(1) và ?(2) trên sơ đồ lần lượt là bao nhiêu? (Lưu ý kết quả được làm tròn đến 4 chữ số thập phân.)
A. (2.6744, -0.4609).
B. (4.5765, 3.8665).
C. (-0.1248, 2.8253).
D. (4.1406, 4.0682).
Đáp án: A
Câu hỏi: Cho model Logistic Regression với MSE loss:
ˆy = σ(z) =
1
1 + e-z , z = wx + b LMSE = (ˆy -y)2
Cho trước: w = 0.5, b = -0.2, learning rate η = 0.1 Sample: x = 2.0, y = 1
Tính giá trịw sau một bước update?
A. w = 0.4735
B. w = 0.5265
C. w = 0.5000
D. w = 0.7646
Đáp án: B
Câu hỏi: Trong bài toán phân loại biển báo giao thông (Traffic Sign Recognition), áp dụng kỹ thuật Horizontal Flip (Lật ngang) để tăng cường dữ liệu (Data Augmentation) cho toàn bộ tập dữ liệu huấn luyện. Điều gì sẽ xảy ra? 1 flipped_img = cv2.flip(img , 1)
A. Mô hình sẽ học tốt hơn do dữ liệu đa dạng hơn.
B. Mô hình sẽ hội tụ nhanh hơn.
C. Không ảnh hưởng gì vì CNN có tính chất bất biến với phép lật.
D. Mô hình có thể học sai do phép biến đổi làm thay đổi ý nghĩa ngữ nghĩa của một số lớp.
Đáp án: D
Câu hỏi: Hãy dùng token đầu tiên của sample 1 tính toán forward và trả về output cuối cùng. Dưới đây, đâu là kết quả tổng tất cả các phần tử trong vector output đó?
A. (a) 0.2634.
B. (b) -0.4223.
C. (c) -0.0568.
D. (d) 0.0421.
Đáp án: C
Câu hỏi: Đâu là lý do chính khiến các công ty khởi nghiệp (start-up) thường chọn điện toán đám mây thay vì thiết lập cơ sở hạ tầng tại chỗ (on-premises) ngay từ đầu?
A. Để duy trì quyền kiểm soát a-z đối với tất cả tài nguyên.
B. Để giảm thiểu rủi ro bị phụ thuộc vào nhà cung cấp (vendor lock-in).
C. Để tránh chi phí trả trước cực kỳ cao (upfront cost) và tận dụng mô hình định giá "trả tiền theo mức sử dụng"(pay-as-you-go).
D. Để có thể tự mình thực hiện mọi công việc bảo trì hệ thống.
Đáp án: C
Câu hỏi: Dựa vào câu bình luận trên, giá trị dự đoán phù hợp nhất của mô hình giải quyết bài toán AOSTE là gì?
A. (a) food.
B. (b) (food, positive)
C. (c) (food, very fresh)
D. (d) (food, very fresh, positive)
Đáp án: D
Câu hỏi: Bài toán phân cụm (segmentation) ảnh có size=(H,W). Giải bài toán theo cách regression có được không?
A. (a) Được.
B. (b) Không được.
C. (c) Không xác định.
D. (d) Không biết.
Đáp án: A
Câu hỏi: Kết quả của đoạn code sau là gì?
1 data = np.array ([2, 4, 6, 8])
2 result = (data * 3).reshape (2, 2).max(axis =1)
A. [6, 12, 18, 24]
B. 24
C. [18, 24]
D. [12, 24]
Đáp án: D
Câu hỏi: Theo nội dung bài giảng, một đơn vị xử lý (Cell) của LSTM bao gồm 3 cổng chính (Gates) và 2 trạng thái đường truyền. thứ tự tính toán logic và tên gọi chính xác của các thành phần này trong một bước thời gian (time-step) là gì?
A. Reset Gate →Update Gate →Tính toán Hidden State.
B. Input Gate →Output Gate →Forget Gate .
C. Forget Gate →Input Gate →Cập nhật Cell State →Output Gate .
D. Encoder Block →Attention Mechanism →Decoder Block.
Đáp án: C
Câu hỏi: Công thức dưới đây có mô tả đúng sự phụ thuộc dạng sequence như trong transformer decoder hay không? ?
A. Đúng.
B. Sai.
C. Không biết.
D. Không xác định.
Đáp án: B
Câu hỏi: Hoàn thiện đoạn code Customer Spending Ranking by City ở phần 4.0. Biết rằng cần: • sử dụng Window function để chia nhóm theo City. • Đối với mỗi City, xếp hạng khách hàng theo Total_Cost giảm dần. • Tạo cột mới rank_in_city thể hiện thứ hạng chi tiêu của từng khách hàng trong thành phố đó. Sau khi chạy df_with_rank.show(10), kết quả ở thành phố Boston cho thấy khách hàng nào đứng hạng 1 (rank_in_city = 1)?
A. Robert Huber.
B. Andrea Mckinney.
C. Aaron Myers.
D. James Sheppard.
Đáp án: C
Câu hỏi: sử dụng phương pháp nội suy tuyến tính(Linear Interpolation) để tìm các giá trị None 3.0
3.7
None 3.9 None 4.3
5.2
None
Các giá trị None trong hình theo thứ tự là:
A. 3.8, 4.1, None.
B. 3.8, 4.1, 5.2.
C. 3.85, 4.15, None.
D. 3.8, 4.1, 6.1.
Đáp án: A
Câu hỏi: Nếu một nhà khoa học dữ liệu lưu trữ các tệp CSV chứa dữ liệu khách hàng vào một bucket S3, "tên của tệp CSV"tương ứng với khái niệm nào của S3, và "dữ liệu khách hàng"tương ứng với khái niệm nào?
A. "Tên tệp"là Version ID, "dữ liệu khách hàng"là Metadata.
B. "Tên tệp"là Key, "dữ liệu khách hàng"là Data.
C. "Tên tệp"là Metadata, "dữ liệu khách hàng"là Key.
D. "Tên tệp"là Object, "dữ liệu khách hàng"là Bucket.
Đáp án: B
Câu hỏi: Trong Logistic Regression với vectorization, giả sử X có kích thước (m, n + 1)
(với m samples và n + 1 features bao gồm bias) và θ có kích thước (n + 1, ), công thức nào sau đây đúng để tính z cho m samples?
A. z = X · θ B. z = θ · X
C. z = X ∗θ (phép nhân phần tử) D. z = θT · X
A. Mô hình B luôn đạt sai số nhỏ hơn.
B. Mô hình A hội tục hậm nhưng ổn định hơn.
C. Mô hình A dao động mạnh hơn mô hình B.
D. Cả hai sẽ hội tụ giống nhau.
Đáp án: A
Câu hỏi: Hãy xác định shape đầu vào của convolution model Conv1d?
A. (1, 7, 2).
B. (1, 2, 7).
C. (1, 1, 6).
D. (1, 6, 2).
Đáp án: B
Câu hỏi: (không cộng thêm regularization). Hãy tính LMSE và LHuber, rồi chọn phương án khớp nhất với kết quả và nhận định về độ nhạy với ngoại lệ (outlier)?
A. mse = 3.768, Huber = 1.848 ⇒Mô hình dùng Huber ổn định hơn khi có ngoại lệ.
B. MSE = 2.200, Huber = 2.300 ⇒MSE ổn định hơn.
C. MSE = 2.200, Huber = 2.300 ⇒Huber ổn định hơn.
D. MSE = 3.768, Huber = 1.848 ⇒Hai mô hình chịu ảnh hưởng ngoại lệ như nhau.
Đáp án: A
Câu hỏi: Giả sử ta có hai mô hình Logistic Regression với cùng dữ liệu, nhưng mô hình A dùng learning rate η = 0.001, mô hình B dùng η = 1.0. Nhận xét nào đúng?
A. Mô hình B luôn đạt sai số nhỏ hơn.
B. Mô hình A hội tục hậm nhưng ổn định hơn.
C. Mô hình A dao động mạnh hơn mô hình B.
D. Cả hai sẽ hội tụ giống nhau.
Đáp án: B
Câu hỏi: Sau bước preprocessing với sequence_length = 5, tensor đầu vào của mô hình (batch chứa 2 sample) sẽ có shape nào (không tính embedding_dims)?
A. (a) (2,5)
B. (b) (5,2)
C. (c) (2,6)
D. (d) (1,4,1,6)
Đáp án: A
Câu hỏi: Hãy xác định shape đầu vào của convolution model Conv1d?
A. (a) (1, 3, 6)
B. (b) (1, 6, 3)
C. (c) (1, 5, 2)
D. (d) (1, 2, 5)
Đáp án: D
Câu hỏi: Trong kiến trúc U-Net, các skip connection tại khối decoder thường sử dụng phép concatenate. Tuy nhiên, một biến thể phổ biến khác là sử dụng phép add. Add Add UNet Skip Connection Using Addition Concat Concat UNet Skip Connection Using Concatenation Giả sử sau bước up-convolution, tensor từ decoder và tensor từ encoder đã đồng nhất về mặt kích thước không gian lẫn số lượng kênh, đủ điều kiện để thực hiện trực tiếp phép add, bạn hãy hoàn thiện các đoạn code còn thiếu trong Colab Notebook đính kèm để block Decoder có thể hỗ trợ cả hai chế độ concat và add. (Lưu ý rằng tất cả các lớp convolution trong bài đều được thiết lập bias=False.) Sau khi hoàn thiện và thực thi đoạn code trên, số lượng phần tử của tham số conv1.weight trong hai trường hợp sử dụng block concat và block add lần lượt là bao nhiêu?
A. (9216, 9216).
B. (18432, 9216).
C. (18432, 18432).
D. (4096, 2048).
Đáp án: B
Câu hỏi: Trong bối cảnh Star Schema, đâu là mối quan hệ chính giữa bảng sự kiện (Fact Table) và các bảng chiều (Dimension Table)?
A. Một-Nhiều (One-to-Many), với Dimension Table là phía "Nhiều".
B. Nhiều-Nhiều (Many-to-Many).
C. Một-Nhiều (One-to-Many), với Fact Table là phía 'Nhiều'.
D. Một-Một (One-to-One).
Đáp án: C
Câu hỏi: Hàm logistic growth trong sinh học liên quan đến hàm sigmoid như thế nào?
A. Không liên quan.
B. Hàm sigmoid là dạng tổng quát của logistic growth function.
C. Chúng hoàn toàn giống nhau.
D. Logistic growth là đạo hàm của sigmoid.
Đáp án: B
Câu hỏi: Biết rằng giá trị của vector output của lớp Conv1D khi mô hình nhận sample 2 là [-0.0385, -0.7279, -0.2772, -1.1053], hãy cho biết output của lớp Fully Connected (FC) là bao nhiêu?
A. (a) [0.75, 0.44]
B. (b) [0.12, -0.89]
C. (c) [-0.45, 1.02]
D. (d) [0.00, 0.00]
Đáp án: A
Câu hỏi: Biết rằng giá trị của vector output của lớp Conv1d khi mô hình nhận sample 2 là [-0.43, -0.18, -0.05, 0.43, 0.31, -0.09], hãy cho biết output của lớp Fully Connected (FC) là bao nhiêu?
A. [0.51, 0.60].
B. [0.4705, 0.2540].
C. [-0.0875, 0.3090].
D. [-0.43, -0.18].
Đáp án: C
Câu hỏi: Một ảnh màu thường được biểu diễn dưới dạng tensor trong PyTorch như thế nào?
A. Một tensor 2chiều với hình dạng (Chiều cao, Chiều rộng) cho ảnh xám.
B. Một tensor 3chiều với hình dạng (Chiều cao, Chiều rộng, Kênh).
C. Một tensor 2chiều với hình dạng (Chiều cao, Chiều rộng), trong đó mỗi phần tử là một tuple (r, g, b).
D. Một tensor 3chiều với hình dạng (Kênh, Chiều cao, Chiều rộng).
Đáp án: D
Câu hỏi: Trong notebook (notebook) : sau chúng ta sử dụng YOLOv10 để detect 3 bức ảnh tương ứng là: test_1 (khó thấy object), test_2 (đông người), test_3 (1 object là mèo). 1 # Load YOLOv10 (sẽtự download yolov10n.pt nếu chưa có) 2 model = YOLO("yolov10n.pt") 3 4 out_dir = Path("runs/ yolov10_demo ") 5 out_dir.mkdir(parents=True , exist_ok=True) 6 7 imgsz = 640 8 conf = 0.25 # chỉ vẽ các box có conf >= 0.25 9 print("=== PREDICTIONS (bbox + conf) ===") for name , p in [("test_1", p1), ("test_2", p2), ("test_3", p3)]: r = model.predict(source=str(p), imgsz=imgsz , conf=conf , verbose=False)[0] # Save annotated image save_path = out_dir / f"{p.stem}_pred_conf{conf }.jpg" r.save(filename=str(save_path)) # Print summary num_boxes = int(len(r.boxes)) if (r.boxes is not None) else 0 max_conf = float(r.boxes.conf.max().item ()) if (r.boxes is not None and len(r.boxes) > 0) else 0.0 print(f"{name }: num_boxes ={ num_boxes}, max_conf ={ max_conf :.2f} -> {save_path}") # Show annotated image display(Image(filename=str(save_path))) Yêu cầu: Bạn hãy điền đoạn code trên vào vị trí #INSERT CODE HERE trong notebook. Quan sát kết quả in ra và cho biết label (class có max_conf lớn nhất) và max_conf của từng hình (test_1, test_2, test_3)?
A. test_1: label=car, max_conf=0.73; test_2: label=person, max_conf=0.59; test_3: label=cat, max_conf=0.99.
B. test_1: label=car, max_conf=0.75; test_2: label=person, max_conf=0.57; test_3: label=cat, max_conf=0.92.
C. test_1: label=person, max_conf=0.75; test_2: label=car, max_conf=0.57; test_3: label=cat, max_conf=0.92.
D. test_1: label=car, max_conf=0.75; test_2: label=person, max_conf=0.52; test_3: label=cat, max_conf=0.92.
Đáp án: B
Câu hỏi: Dựa trên hình minh hoạ ABSA ở trên, bài toán nào nhận đầu vào là câu bình luận và aspect term, sau đó dự đoán sentiment tương ứng?
A. (a) ATE.
B. (b) ATSC.
C. (c) AOPE.
D. (d) AOSTE.
Đáp án: B
Câu hỏi: Đâu là giá trị output của conv1d khi đưa sample1 vào model?
A. (a) [0.2500, -0.8800, -0.7300, 1.4500]
B. (b) [-1.0100, -1.4000, -1.2000, 0.0500]
C. (c) [-0.5707, -0.9493, -0.7015, 0.5305]
D. (d) [-0.1200, 0.3400, 0.5500, -1.8000]
Đáp án: C
Câu hỏi: Hoàn thiện đoạn code RFM Base Calculation ở phần 5.0. Biết rằng cần: • Gom nhóm theo Customer_Name. • Tính toán các chỉ số: – Last_Purchase_Date = ngày giao dịch gần nhất. – Frequency = số lần giao dịch. – Monetary = tổng chi tiêu (Total_Cost). • Sau đó tính Recency = số ngày từ lần mua gần nhất đến ngày hiện tại. • Cuối cùng bỏ cột Last_Purchase_Date. Sau khi chạy rfm_df.show(), giá trị RFM của khách hàng Christopher Jimenez là?
A. Recency = 16, Frequency = 774.73, Monetary = 655.
B. Recency = 2, Frequency = 81.75, Monetary = 1889.
C. Recency = 2, Frequency = 73.61, Monetary = 1103 .
D. Recency = 4, Frequency = 286.62, Monetary = 751.
Đáp án: A
Câu hỏi: (Hàm loss sẽ thiết kế sau). Có bao nhiêu model thiết kế đúng cho hình sau?
A. (a) Có 1.
B. (b) Có 2.
C. (c) Có 3.
D. (d) Có 4.
Đáp án: B
Câu hỏi: Bạn đang thực hiện huấn luyện mô hình SCRFD dựa vào tài liệu hướng dẫn của insightface tại Github. Bạn mong muốn xây dựng một bộ dữ liệu mới để huấn luyện mô hình. Hãy tải tấm ảnh từ Google Drive và thực hiện gán nhãn khuôn mặt cho ảnh đó. Trong các phương án dưới đây, đâu là cách gán nhãn đúng nhất?
A. # 13_Interview_Interview_2_People_Visible_13_60.jpg 324, 142, 482, 366 516, 232, 674, 422 .
B. # 13_Interview_Interview_2_People_Visible_13_60.jpg 1024 768 324 142 482 366 516 232 674 422 .
C. # 13_Interview_Interview_2_People_Visible_13_60.jpg 1024 640 516 232 482 366 324 142 674 422 .
D. # 13_Interview_Interview_2_People_Visible_13_60.jpg 1024 768 0.3936 0.3307 0.1543 0.2917 0.5811 0.4258 0.1543 0.2474 .
Đáp án: B
Câu hỏi: Cho một mẫu dữ liệu có nhãn thật (sau khi mã hóa one-hot) là yT = [0, 1, 0, 0] và vector xác suất dự đoán từ mô hình là ˆyT = [0.2, 0.5, 0.1, 0.2]. Hàm mất mát cross-entropy L cho mẫu này được tính như thế nào?
A. L = -(0.2 + 0.5 + 0.1 + 0.2)
B. L = 0.5
C. L = -log(0.5)
D. L = -log(0.2)
Đáp án: C
Câu hỏi: Cho f(x, y) = x2y + 3xy2. Hãy tính các đạo hàm hỗn hợp ∂2f ∂x∂y và ∂2f ∂y∂x?
A. ∂2f ∂x∂y = 2x + 6y, ∂2f ∂y∂x = 2x + 6y.
B. ∂2f ∂x∂y = 2y, ∂2f ∂y∂x = 2x.
C. ∂2f ∂x∂y = 2x + 3y, ∂2f ∂y∂x = 2y + 3x.
D. ∂2f ∂x∂y = 6, ∂2f ∂y∂x = 6.
Đáp án: A
Câu hỏi: Hai mẫu độc lập khác phương sai. Hãy lấy p-value hai phía (two-tailed) bằng hàm Excel (A: Group_A, B: Group_B)?
A. =T.TEST(A2:A11,B2:B11,1,3)
B. =T.TEST(A2:A11,B2:B11,2,2)
C. =T.TEST(A2:A11,B2:B11,2,3)
D. =T.TEST(A2:A11,B2:B11,2,1)
Đáp án: C
Câu hỏi: Trong quá trình huấn luyện một mô hình seq2seq, giả sử đầu ra của mô hình là tensor logits chứa điểm số dự đoán cho toàn bộ từ vựng tại mỗi vị trí token trong chuỗi đích. Tensor này có dạng logits ∈RB×T×V . Trong đó:
A. (4, 32000, 100).
B. (4, 100, 32000).
C. (100, 4, 32000).
D. (32000, 4, 100).
Đáp án: B
Câu hỏi: Sau lớp Fully Connected, mô hình tạo ra logits cho từng token trong câu. Tensor logits cần có kích thước bằng bao nhiêu để phù hợp với đầu vào của hàm nn.CrossEntropyLoss trong bài toán POS Tagging?
A. (1, 2, 5).
B. (1, 5, 2).
C. (1, 4, 5).
D. (1, 5, 4).
Đáp án: C
Câu hỏi: Sau khi Encoder xử lý xong token thứ hai te, hidden state tương ứng là giá trị nào dưới đây?
A. [ 0.5309, -0.0725 ]
B. [ 0.5209, -0.0625 ]
C. [ 0.5409, -0.0825 ]
D. [ 0.5509, -0.0525 ]
Đáp án: A
Câu hỏi: (Hard):
Xét dataset giá nhà gồm N = 5 mẫu ở trên (diện tích x theo m2, giá y theo tỷ VNĐ).
Giả sử mô hình hiện tại có w = 1.05 và b = 0.35.
Sử dụng Huber Loss có Regularization L2 chỉ trên w với λ = 0.1 và ngưỡng δ = 2.0:
LHuber(ˆy, y) = { 1/2(ˆy - y)², |ˆy - y| ≤ δ; δ|ˆy - y| - 1/2δ², ngược lại }
LHuberReg = 1/N Σᵢ LHuber(ˆyi, yi) + λw².
Thực hiện 1 bước Gradient Descent batch với η = 0.01 để thu được tham số mới (w′, b′). Chọn phương án đúng?
A. (1.064653, 0.355280)
B. (1.164721, 0.366530)
C. (1.173784, 0.354912)
D. (1.094210, 0.352800)
Đáp án: B
Câu hỏi: Từ ma trận dữ liệu dưới đây: 3 4 5 6 2 7 8 9 7 data x Đoạn code nào sau đây lấy dữ liệu cột 2 và cột 3 (Dữ liệu được tô màu xanh)
A. 1 import numpy as np 2 data_x = np.array ([[3 , 4, 2], [5, 6, 7], [7, 8, 9]]) 3 result = data_x [:, [1, 2]]
B. 1 import numpy as np 2 data_x = np.array ([[3 , 4, 2], [5, 6, 7], [7, 8, 9]]) 3 result = data_x [1, [1, 2]]
C. 1 import numpy as np 2 data_x = np.array ([[3 , 4, 2], [5, 6, 7], [7, 8, 9]]) 3 result = data_x [[1, 2], :]
D. 1 import numpy as np 2 data_x = np.array ([[3 , 4, 2], [5, 6, 7], [7, 8, 9]]) 3 result = data_x [0:3 , [0, 2]]
Đáp án: A
Câu hỏi: Dựa vào câu bình luận trên, giá trị dự đoán phù hợp nhất của mô hình giải quyết bài toán ASPE là gì?
A. (a) food.
B. (b) (food, positive)
C. (c) (food, very fresh)
D. (d) (food, very fresh, positive)
Đáp án: B
Câu hỏi: Hoàn thiện đoạn code Group By ở phần 3.0. Biết rằng cần tính toán theo từng City các chỉ số sau: • Total_Sales = tổng Total_Cost • Avg_Transaction_Value = giá trịt rung bình Total_Cost • Transaction_Count = số lượng giao dịch (Transaction_ID) Sau đó sắp xếp giảm dần theo Total_Sales. Câu hỏi: Thành phố nào đứng đầu bảng sau khi chạy sales_by_city.show()?
A. New York.
B. Los Angeles.
C. Dallas.
D. Boston.
Đáp án: C
Câu hỏi: Theo đoạn mã ở trên, lớp mô hình được sử dụng để xây dựng bài toán ATE là gì?
A. (a) AutoModelForMaskedLM.
B. (b) AutoModelForTokenClassification.
C. (c) AutoModelForSequenceClassification.
D. (d) AutoModelForCausalLM.
Đáp án: B
Câu hỏi: Sau khi tổng hợp dữ liệu thành công bây giờ có hai bảng chính đó là: inventory_warehouse_master và staffs, Dựa vào hai bảng trên vừa được tổng hợp, với bước Transform chúng ta cần làm những gì để làm sạch data?
A. Data đã sạch, không cần xử lí.
B. Thực hiện xử lí Missing values, Type casting, Normalize.
C. Thực hiện xử lí Missing values, Type casting.
D. Thực hiện xử lí Missing values, Type casting, Enrichment.
Đáp án: C
Câu hỏi: Kiểm định z cho trung bình một mẫu với σ đã biết = 3 và giả thuyết µ0 = 62 trên mẫu A2:A11. Lấy p-value hai phía (two-tailed). Giả sử hàm Z.TEST cho ¯x > µ0 là luôn đúng?
A. =2*Z.TEST(A2:A11,62,3) Hàm Z.TEST trong Excel trả vềp-value một phía với giả định ¯x > µ0. Để lấy p-value hai phía, ta nhân kết quả này với 2. (Trong bài thi chấp nhận dạng này, mặc dù công thức đầy đủ nên dùng 2*MIN(Z.TEST(...),1-Z.TEST(...)).) Mục tiêu là kiểm tra kiến thức "p-value hai phía = 2 × p-value một phía".
B. =Z.TEST(A2:A11,62)
C. =Z.TEST(62,A2:A11,3)
D. =T.TEST(A2:A11,62,2,3)
Đáp án: A
Câu hỏi: Trong PySpark, sự khác nhau chính giữa cache() và persist() khi áp dụng lên DataFrame hoặc RDD là gì?
A. cache() chỉ lưu dữ liệu trong bộnhớ (RAM), trong khi persist() cho phép chọn nhiều mức lưu trữ khác nhau (ví dụ: ổ cứng, ram).
B. cache() và persist() hoàn toàn giống nhau, không có sự khác biệt.
C. cache() lưu dữ liệu trên ổ cứng theo mặc định, trong khi persist() luôn lưu trong ram.
D. cache() chỉ dùng cho DataFrame, còn persist() chỉ cho rdd.
Đáp án: A
Câu hỏi: Hãy xác định output shape của mô hình là bao nhiêu?
Giả thiết bài toán:
A. (N, 30).
B. (N, 32).
C. (N, 35).
D. (N, 40).
Đáp án: B
Câu hỏi: Nhiệm vụ của bạn hãy nhìn vào code bên dưới và hoàn thiện các phần "???" để tạo thành 3 bảng tương ứng với cấu trúc trên (Đáp án sẽ theo tứ tự của code):
A. staff_name, DATE, product_id, inventory_warehouse_B, product_id, product_id, staff_id, inventory_warehouse_B, product_id, product_id, staff_id.
B. staff_id, DATE, product_id, inventory_warehouse_B, product_id, product_id, staff_id, DATE , inventory_warehouse_B, product_id, product_id, staff_id.
C. staff_id, DATE, staff_id, staffs, staff_id, product_id, warehouse_id, DATE ,staff_id, staffs, staff_id, warehouse_id, product_id Code: 1 CREATE TABLE staffs( 2 staff_id VARCHAR (50) not NULL , 3 staff_name VARCHAR (100) not NULL ,)
D. staff_id, DATE, staff_id, staffs, staff_name, product_id, warehouse_id, DATE ,staff_id, staffs, staff_name, product_id, warehouse_id.
Đáp án: C
Câu hỏi: Cho hình minh họa. 0 1 2 3 4 1 8 3 9 7 data = 5 6 False True False True True False 8 9 7 out = Đoạn code nào sau đấy tạo ra dữ liệu out từ da ta như hình. A 1 data[data < 7] B 1 data[data < 6] C 1 data[data >= 6] D 1 data[data >= 7]
A. [3 4 5 6]
B. [0 1 3 2]
C. [3 4 6 5]
D. Error.
Đáp án: D
Câu hỏi: Hiện tại người phân tích cần tổng hợp các dữ liệu của các kho hàng tồn A, B thành "inventory_warehouse_master"(có code và cấu trúc như dưới), dựa vào code và thông tin dữ liệu của hai bảng "inventory_warehouse_A", "inventory_warehouse_B", liệu sẽ có vấn đề gì gặp phải?
A. Có, cụ thể là Invalid Foreign Key.
B. Có, cụ thể là Composite Key Collision.
C. Có, cụ thể là Foreign Key Collision.
D. Không gặp phải vấn đề gì.
Đáp án: B
Câu hỏi: Từ code của câu 4 chúng ta tiến hành thêm nhiễu bằng đoạn code:
1 transforms.RandomErasing(p=0.75 , 2 scale =(0.01 , 0.3) , 3 ratio =(1.0 , 1.0) , 4 value=0, 5 inplace =True)
Kết quả test_accuracy với max_epoch = 20 là:
A. 77.58%.
B. 75.48%.
C. 74.59%.
D. 79.62%.
Đáp án: D
Câu hỏi: Trong bài toán visual question answering (VQA), mô hình được thiết kế để tìm ra câu trả lời dự đoán ˆa thuộc không gian các và câu hỏi Q. Công thức xác suất chuẩn cho bài toán này được biểu diễn như sau: ˆa = argmax a∈A P(a | I, Q) Quan sát thực nghiệm tại Hình 9 trên một cặp dữ liệu cân bằng trong bộ dữ liệu VQAv2: cùng một câu hỏi Q nhưng hai hình ảnh đầu vào IA và IB có nội dung đối lập nhau. Mặc dù nhãn thực tế thay đổi, mô hình vẫn đưa ra cùng một dự đoán là "Yes" cho cả hai trường hợp. Dựa trên hiện tượng này, hãy suy luận xem mô hình đang mắc phải thiên kiến ngôn ngữ, tương đương với việc nó đã học sai hàm mục tiêu trên thành công thức nào sau đây?
A. P(a | I, Q) ≈P(a | I).
B. P(a | I, Q) ≈P(I | Q).
C. P(a | I, Q) ≈P(a | Q).
D. P(a | I, Q) ≈P(Q | a).
Đáp án: C
Câu hỏi: Trong bài toán phân vùng ảnh (image segmentation), đầu ra của mô hình thường là một bản đồ xác suất (probability map). Giả sử ta thực hiện chuyển đổi probability map này thành mặt nạnhịphân (binary mask) dựa trên quy tắc ngưỡng như sau: ˆYi,j = ( 1 nếu pi,j ≥0.5, 0 nếu pi,j < 0.5. Cho mặt nạ nhãn chuẩn (ground truth mask) Y và bản đồ xác suất P được mô tả trong hình dưới đây: 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0.90 0.70 0.40 0.20 0.49 0.60 0.30 0.10 0.20 0.90 0.55 0.45 0.10 0.20 0.51 0.80 Biết các công thức tính hệ số Dice và chỉ số IoU (Intersection over Union) được định nghĩa lần lượt là: Dice = 2TP 2TP + FP + FN , IoU = TP TP + FP + FN . Hãy tính giá trị Dice và IoU của dự đoán P so với mặt nạ nhãn chuẩn Y sau khi áp dụng bước thresholding. (Lưu ý kết quả được làm tròn đến 4 chữ số thập phân.))
A. (0.7500, 0.6000).
B. (0.8571, 0.7500).
C. (0.8750, 0.7778).
D. (0.9333, 0.8750).
Đáp án: B
Câu hỏi: Xác định chuỗi văn bản hoàn chỉnh được mô hình dự đoán từ token khởi tạo đã cho?
A. "hãy tỏa sáng theo cách của bạn".
B. "hãy tỏa sáng theo cách của mây".
C. "hãy theo cách của bạn".
D. "hãy tỏa sáng của bạn".
Đáp án: A
Câu hỏi: Trong bài toán Weather Forcasting sử dụng RNN có hàm create_sequences được định nghĩa như sau:
1 def create_sequences(data , lag , ahea)
A. Để chia dữ liệu thành tập huấn luyện (Train) và tập kiểm thử (Test) theo tỉ lệ phần trăm.
B. Để chuẩn hóa dữ liệu (Normalization) về khoảng [0, 1] giúp mô hình hội tụ nhanh hơn.
C. Để áp dụng kỹ thuật "Cửa sổtrượt"(Sliding Window), chuyển đổi chuỗi thời gian đơn lẻ thành tập dữ liệu Học có giám sát (Supervised Learning) gồm các cặp Input (X) và Label (y).
D. Để tính toán giá trịt rung bình trượt (Moving Average) nhằm làm mượt dữ liệu và loại bỏ nhiễu.
Đáp án: C
Câu hỏi: Bạn có 20 điểm kiểm tra trong khoảng 0–100. Muốn xác định phân phối và tìm ngoại lệ. Đâu là kết hợp thao tác hợp lý?
A. Histogram (Bin = 5); Box Plot; dùng quartile.exc Pie/Waterfall/Trendline không phục vụ mục tiêu "phân phối và ngoại lệ".
B. Pie Chart; Histogram (Bin = 5); dùng COUNTIF.
C. Line Chart; Trendline; dùng STDEV.P.
D. Waterfall Chart; Summarize Values By: Sum.
Đáp án: A
Câu hỏi: Cho hình minh họa dưới đây giả sử learning rate lr1 là phù hợp cho hàm f1(x). Chọn learning rate lr2 như thế nào để phù hợp cho hàm f2(x)?
A. Tăng giá trị lr_1 lên rất nhiều.
B. Tăng giá trị lr_1 lên một ít.
C. Giảm giá trị lr_1 xuống rất nhiều.
D. Giảm giá trị lr_1 xuống một ít.
Đáp án: B
Câu hỏi: Từ code của câu 9 chúng ta tiến hành áp dụng scheduler.
1 criterion = nn. CrossEntropyLoss ()
2 optimizer = Adam(model.parameters (), lr=1e-3, weight_decay =5e-4)
3 decayRate = 0.96
4 lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer= optimizer , gamma=decayRate)
Kết quả test_accuracy với max_epoch = 20 là:
A. 86.01%.
B. 82.93%.
C. 83.32%.
D. 84.92%.
Đáp án: A