vudang449/AIO2025-Final-Exam-Dataset huggingface dataset:
Câu hỏi: Hoàn thiện đoạn code Perform Joins ở phần 10.0. Biết rằng cần: • Thực hiện inner join giữa df và customer_demo_df trên khóa Customer_Name để bổ sung thông tin nhân khẩu học. • Sau đó thực hiện left join giữa kết quả trên với product_cat_df trên khóa Product để bổ sung thông tin loại sản phẩm (Category). • Hiển thị kết quả bằng final_df.show(5). Câu hỏi: Transaction_ID = 1000036245 là của khách hàng nào?
A. Bob Johnson.
B. John Doe.
C. Jane Smith.
D. Sydney Waller.
Đáp án: A
Câu hỏi: Với câu đầu vào "I hate learning math". Vector nhãn dự đoán thu được sau khi đi qua Softmax và lấy argmax có giá trị là bao nhiêu?
A. [0, 1, 2, 0, 3].
B. [0, 1, 2, 0, 0].
C. [1, 0, 2, 1, 3].
D. [0, 2, 1, 0, 3].
Đáp án: A
Câu hỏi: Hai cách khởi tạo model Linear trong PyTorch dưới đây có khác nhau không?
Code 1
1 Linear = nn.Linear (1, 1)
Code 2
1 Linear = nn.Sequential( 2 nn.Linear (1, 1)
3 )
A. Có, cấu trúc model khác nhau (Linear vs Sequential container)
B. Không, hoàn toàn giống nhau.
C. Có, model2 có nhiều tham số hơn.
D. Có, model2 huấn luyện nhanh hơn.
Đáp án: A
Câu hỏi: Kết quả của đoạn code sau là:
1 import pandas as pd
2 import numpy as np
3 data = pd.Series ([10 , 20, 30, 40], index =[1, 2, 3, 4])
4
5 data.loc [2]
A. 30
B. Lỗi KeyError.
C. 20
D. NaN.
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 ATE là gì?
A. (a) food.
B. (b) (food, positive)
C. (c) (food, very fresh)
D. (d) (food, very fresh, positive)
Đáp án: A
Câu hỏi: Hệ phương trình tuyến tính ( a1T1 + a2R1 = S1 a1T2 + a2R2 = S2 được biểu diễn dưới dạng ma trận là Ax = b. Trong biểu diễn này, ma trận A là gì?)
A. T1 T2.
R1 R2.
B. S1.
S2.
C. a1 a2.
D. T1 R1.
T2 R2.
Đáp án: D
Câu hỏi: Một kỹ sư dữ liệu muốn tự động hóa việc di chuyển các tệp dữ liệu hàng ngày từ một thư mục sang một vị trí lưu trữ đám mây. Thay vì sử dụng giao diện đồ họa (GUI), tại sao việc sử dụng Giao diện dòng lệnh (CLI) lại là lựa chọn tối ưu hơn trong trường hợp này?
A. cli không yêu cầu kiến thức kỹ thuật và dễ sử dụng cho người mới bắt đầu.
B. cli cung cấp giao diện trực quan và hình ảnh sinh động hơn gui.
C. cli cho phép tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại thông qua script, tăng hiệu quả và giảm thiểu sai sót do thao tác thủ công.
D. gui không có khả năng thực hiện các tác vụ di chuyển tệp.
Đáp án: C
Câu hỏi: Phương thức nào được dùng để tạo một RDD từ một danh sách (list) trong PySpark?
A. sc.list()
B. sc.parallelize()
C. sc.createRDD()
D. sc.buildRDD()
Đáp án: B
Câu hỏi: Cho hình ảnh cuối của một Pivot Table và các bước như sau, hãy điền các bước vào vị trí [Blank] để có thể hoàn thành Pivot Table như trong ảnh. Các bước: Tạo Pivot Table Filters: Year (2015) Rows: Month Values: Profit Profit: Number Format Currency Values: Profit [Blank] [Blank] Sum of Profit2: Rename Growth_vs_Previous_Month: Number Format Currency . Lưu ý: Các bước ở đáp án sẽ được liệt kê theo thứ tự, được ngăn cách bởi dấu chấm phẩy?
A. Show Values As: Running Total in; Month: (previous)
B. Show Values As: % Difference From; Month: (previous)
C. Show Values As: Rank Largest to Smallest; Month: (previous)
D. Show Values As: Difference From; Month: (previous)
Đáp án: D
Câu hỏi: Một ứng dụng web của công ty đang gặp vấn đề về hiệu suất, với thời gian tải trang tăng đột ngột vào một số thời điểm trong ngày. Để xác định nguyên nhân và tự động cảnh báo cho nhóm kỹ thuật, dịch vụ AWS nào sẽ cung cấp giải pháp toàn diện nhất?
A. AWS IAM.
B. AWS S3.
C. AWS CloudWatch.
D. AWS Glue.
Đáp án: C
Câu hỏi: Dựa trên pipeline ATSC trong hình, hàm loss nào được sử dụng trực tiếp trong bước huấn luyện?
A. (a) MSELoss.
B. (b) CrossEntropyLoss.
C. (c) CTCLoss.
D. (d) KLDivLoss.
Đáp án: B
Câu hỏi: xT = xMom T , vT = vMom T . Hãy tính giá trị sau 1 bước Nesterov, tức là xNAG T+1 . (Kết quả làm tròn đến 2 chữ số thập phân.)
A. (a) xNAG T+1 ≈2.91.
B. (b) xNAG T+1 ≈3.09.
C. (c) xNAG T+1 ≈2.26.
D. (d) xNAG T+1 ≈1.94.
Đáp án: C
Câu hỏi: Thực hiện chia patch bằng Stem Conv2D với kernel 4 x 4, stride = 4 va padding = 0 cho ảnh đầu vào có kích thước là 32 x 32. Sau Stem Conv2D, ta thu được grid token. Mask ngẫu nhiên cho 75% số lượng token, hỏi số lượng visible token còn lại là bao nhiêu?
A. 48 token.
B. 32 token.
C. 16 token.
D. 64 token.
Đáp án: C
Câu hỏi: Từ code của câu 7 chúng ta tiến hành áp dụng Kernel regularization với hệ số như sau: 1 optimizer = Adam(model.parameters (), lr=1e-3, weight_decay =5e-4) Kết quả test_accuracy với max_epoch = 20 là:
A. 82.77%.
B. 83.77%.
C. 82.75%.
D. 83.75%.
Đáp án: C
Câu hỏi: Từ code của câu 6 chúng ta tiến hành áp dụng Dropout tại các layer 2,4 và 7 với dropout_rate=0.3. Kết quả test_accuracy với max_epoch = 20 là:
1 nn.Dropout(dropout_rate)
A. 82.45%.
B. 83.02%.
C. 83.99%.
D. 84.13%.
Đáp án: B
Câu hỏi: Cho ma trận như hình bên dưới, kết quả của argmax(axis=1) là gì?
4
4
9
9
8
2
7
9
4
4
9
4
.argmax(axis=1) =
A. [0, 1, 0, 1]
B. [0, 0, 0, 1]
C. [1, 0, 1, 0]
D. [0, 2, 2, 1]
Đáp án: B
Câu hỏi: Qua n sát sơ đồ kiến trúc Residual Block và công thức toán học tương ứng bên dưới: Output = ReLU(F(x) + x) Đoạn code PyTorch nào dưới đây mô tả CHÍ NH XÁ C sơ đồ và công thức trên?
A. 1 def forward(self , x): 2 identity = x 3 out = self.conv1(x) 4 out = F.relu(out) 5 out = self.conv2(out) 6 out = out + identity 7 out = F.relu(out) 8 return out.
B. 1 def forward(self , x): 2 out = self.conv2(self.conv1(x)) 3 out = F.relu(out + x) 4 return out.
C. 1 def forward(self , x): 2 out = F.relu(self.conv1(x)) 3 out = F.relu(self.conv2(out)) 4 out = out + x 5 return out.
D. 1 def forward(self , x): 2 identity = self.conv1(x) 3 out = self.conv1(x) 4 out = F.relu(out) 5 out = self.conv2(out) 6 out = F.relu(out + identity) 7 return out.
Đáp án: A
Câu hỏi: Hạn chế chính của Hồi quy Logistic mà Hồi quy Softmax giải quyết là gì?
A. Hồi quy Logistic không thể xử lý các đặc trưng đầu vào có tương quan với nhau.
B. Hồi quy Logistic đòi hỏi dữ liệu phải được chuẩn hóa thì mới cho kết quả chính xác.
C. Hồi quy Logistic về cơ bản chỉ được thiết kế cho bài toán phân loại nhịphân, trong khi Hồi quy Softmax xử lý được bài toán phân loại nhiều lớp.
D. Hồi quy Logistic sử dụng một hàm mất mát phức tạp hơn so với Hồi quy Softmax.
Đáp án: C
Câu hỏi: Trước khi đưa một câu (Text) vào mô hình RNN để huấn luyện, dữ liệu cần trải qua các bước tiền xử lý theo thứ tự nào sau đây?
A. Tokenization →Vectorization (Index) →Build Vocabulary →Word Embedding.
B. Build Vocabulary →Tokenization →Word Embedding →Vectorization (Index).
C. Tokenization →Build Vocabulary →Vectorization →Word Embedding.
D. Word Embedding →Tokenization →Vectorization →Build Vocabulary.
Đáp án: C
Câu hỏi: Hàm sigmoid có công thức và miền giá trị như thế nào? A. σ(z) = 1 1+e-z với σ(z) ∈[0, 1] B. σ(z) = 1 1-e-z với σ(z) ∈(-∞, +∞) C. σ(z) = ez 1+ez với σ(z) ∈[-1, 1] D. σ(z) = 1 1+ez với σ(z) ∈[0, 1]
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: Cho model Logistic Regression với BCE loss:
LBCE = -y log(ˆy) -(1 -y) log(1 -ˆy)
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 = 0.438
B. w = 0.5265
C. w = 0.562
D. w = 0.500
Đáp án: C
Câu hỏi: Trong mô hình Logistic Regression sử dụng hàm Tanh, với z = θTx, ˆy = tanh(z), và ˆys = ˆy + 1
2
,
Hàm loss Binary Cross-Entropy được tính trên ˆys. Đạo hàm của loss L theo tham sốθi được rút gọn thành:
1. ∂L ∂θi = xi · (ˆy -y)
2. ∂L ∂θi
= xi · (ˆys -y)
3. ∂L ∂θi
= xi · (ˆy + 1 -2y)
4. ∂L ∂θi
= xi · (1 -ˆy2)
A. ˆys = ˆy + 1 2.
B. ˆys = ˆy 2.
C. ˆys = 1 1 + e-ˆy.
D. ˆys = tanh-1(ˆy) 2 , đảm bảo khi ˆy = -1 thì ˆys = 0 và khi ˆy = 1 thì ˆys = 1. 440.
Đáp án: C
Câu hỏi: Trong bối cảnh điện toán đám mây và các công cụ lưu trữ hiệu suất cao như AWS S3 và Data Lake, tại sao phương pháp ELT lại trở thành lựa chọn phổ biến hơn so với ETL truyền thống?
A. elt chỉ phù hợp với dữ liệu có cấu trúc, giúp tiết kiệm chi phí biến đổi.
B. Với elt, việc biến đổi dữ liệu được thực hiện sau khi tải dữ liệu thô vào Data Lake, tận dụng khả năng mở rộng (scalability) và sức mạnh xử lý của đám mây.
C. elt giảm thiểu đáng kể thời gian tải dữ liệu vào kho lưu trữ.
D. ETL phức tạp hơn vì nó yêu cầu một máy chủ riêng biệt cho quá trình biến đổi.
Đáp án: B
Câu hỏi: Trong phương pháp Stochastic Gradient Descent, ta cập nhật tham số như thế nào? A. sử dụng toàn bộ dataset mỗi lần cập nhật B. sử dụng từng mẫu dữ liệu một để cập nhật tham số C. sử dụng 50% dataset mỗi lần D. Không cập nhật tham số
A. Sử dụng toàn bộ dataset mỗi lần cập nhật.
B. Sử dụng từng mẫu dữ liệu một để cập nhật tham số.
C. Sử dụng 50% dataset mỗi lần.
D. Không cập nhật tham số.
Đáp án: B
Câu hỏi: Cho đoạn code inference sau. Vai trò của torch.no_grad() trong đoạn code trên là gì?
1 # Compute accuracy for data X
2 with torch.no_grad ():
3 outputs = model(X)
4 predicted = torch.argmax(outputs , 1)
5 accuracy = (predicted == y).sum().item () / y.size (0)
6 print(f'Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%')
A. Tắt chế độ training của model.
B. Tắt tính toán và lưu trữ gradient để tiết kiệm bộ nhớ và tăng tốc độ.
C. Ngăn model cập nhật trọng số.
D. Chuyển model sang chế độ evaluation.
Đáp án: B
Câu hỏi: Mô hình giải quyết bài toán ATE dựa vào bài toán tổng quát nào sau đây?
A. (a) Sequence Labeling.
B. (b) Machine Translation.
C. (c) Topic Modeling.
D. (d) Summarization.
Đáp án: A
Câu hỏi: Phát biểu nào sau đây về lazy evaluation trong PySpark là đúng?
A. Các phép biến đổi (transformations) chỉ được thực thi khi có hành động (action) được kích hoạt (trigger).
B. Transformations được thực thi ngay lập tức khi gọi.
C. Actions được thực thi lười biếng (lazy), còn transformations thì ngay lập tức.
D. Cả transformations và actions đều được thực thi ngay.
Đáp án: A
Câu hỏi: Trong ứng dụng dự báo thời tiết, việc reshape dữ liệu nhiệt độ từ (36,) thành (6, 6) có mục đích gì?
A. Tổ chức dữ liệu theo cấu trúc có ý nghĩa (ví dụ: ngày và giờ)
B. Tăng số lượng dữ liệu.
C. Giảm kích thước dữ liệu.
D. Loại bỏ nhiễu.
Đáp án: A
Câu hỏi: Ta có đầu vào feature map X kích thước 3 × 3 với 3 kênh. Thực hiện Depthwise Conv2D kernel 3 × 3 với bias bằng 0, stride = 1, padding = 0 (Lưu ý: không lật kernel). Vì kernel bằng đúng kích thước feature map, mỗi kênh dùng đúng 1 kernel và output mỗi kênh là
1 × 1, tức thu được Y = (Y1, Y2, Y3).
1.4
2.1
1.9
2.0
2.3
2.1
1.9
2.0
2.0
0.2
0.6
0.1
0.5
-2.0
0.5
0.3
0.4
0.0
3.2
2.9
2.2
3.8
3.1
1.8
3.0
2.7
2.0
0.1 0.1 0.1
0.1 0.2 0.1
0.1 0.1 0.1
0.0 -0.1 0.0
-0.1 0.4 -0.1
0.0 -0.1 0.0
0.5 0.0 -0.5
1.0 0.0 -1.0
0.5 0.0 -0.5 Feature maps
(3x3, 3 Channels)
Feature maps Kernels Outputs
Hỏi Y = (Y1, Y2, Y3) là:
A. (2, -1, 3).
B. (2, 1, 3).
C. (1, -1, 1).
D. (3, -2, 2).
Đáp án: A
Câu hỏi: Kết quả của đoạn code sau là:
1 s1 = pd.Series ([1, 2, 3], index =['a', 'b', 'c'])
2 s2 = pd.Series ([4, 5, 6], index =['b', 'c', 'd'])
3 s3 = s1.add(s2 , fill_value =0)
4 print(s3)
A. a: NaN, b: 6, c: 8, d: 6.
B. a: 1, b: 7, c: 9, d: 6.
C. a: 1, b: 6, c: 8, d: NaN.
D. a: 1, b: 6, c: 8, d: 6.
Đáp án: D
Câu hỏi: Kết quả của đoạn code sau là: 1 data = pd.Series (['apple ', 'ban a na ', 'apple ', 'orange ', 'ban a na ']) 2 data.value_counts ()
A. apple: 2, ban a na: 2, orange: 1.
B. apple: 1, ban a na: 2, orange: 2.
C. apple: 2, ban a na: 1, orange: 2.
D. apple: 1, ban a na: 1, orange: 3.
Đáp án: A
Câu hỏi: Hoàn thiện đoạn code Statistical Calculations ở phần 3.0. Biết rằng cần phân tích hiệu suất từng Product với các chỉ số sau: • Total_Units_Sold = tổng số lượng sản phẩm bán ra (Total_Items) • Total_Revenue = tổng do anh thu (Total_Cost) • Avg_Product_Price = giá trung bình mỗi giao dịch của sản phẩm đó (Total_Cost) • Unique_Customers = số lượng khách hàng duy nhất đã mua sản phẩm (Customer_Name) Sau đó sắp xếp giảm dần theo Total_Revenue. Câu hỏi: Sản phẩm nào có Total_Revenue cao nhất?
A. Razors.
B. Soap.
C. Eggs.
D. Toothpaste.
Đáp án: D
Câu hỏi: Trong cùng ngữ cảnh, giữa transformer encoder và masked encoder, mô hình nào có nhiều tham số hơn?
A. Transformer encoder.
B. Masked encoder.
C. Bằng nhau.
D. Không xác định.
Đáp án: C
Câu hỏi: Cho hình ảnh cuối của một Pivot Table và các bước như sau, hãy điền các bước vào vị trí [Blank] để có thể hoàn thành Pivot Table như trong ảnh. Các bước: Tạo Pivot Table (Add this data to the Data Model) Rows: Country Values: Product [Blank] [Blank] . Lưu ý: • Phần này yêu cầu bật Microsoft Power Pivot. Coi hướng dẫn ở đây. • Các bước ở đáp án sẽ được liệt kê theo thứ tự, được ngăn cách bởi dấu chấm phẩy?
A. Summarize Values By: Count; Slicer: Customer_Gender.
B. Summarize Values By: Distinct Count; Slicer: Customer_Gender.
C. Summarize Values By: Count Numbers; Slicer: Customer_Gender.
D. Summarize Values By: Sum; Slicer: Customer_Gender.
Đáp án: B
Câu hỏi: sử dụng tokenizer của câu 2 tiến hành vectorization hai câu "Deep learning is fun" và "AI is fun" bằng code dưới đây sẽ lần lượt cho kết quả nào? 1 sequence_length = 4 2 3 pad_id = tokenizer.token_to_id("<pad >") 4 tokenizer. enable_padding(pad_id=pad_id , pad_token="<pad >", length= sequence_length) 5 tokenizer. enable_truncation(max_length= sequence_length) 6 7 def vectorize_sentence (sentence: str): 8 return tokenizer.encode(sentence.lower ()).ids 9 vec1 = #### vec2 = #### print("vec1 =", vec1) print("vec2 =", vec2)
A. vec1 = [5,6,2,3] và vec2 = [4,2,3,1]
B. vec1 = [4,5,3,2] và vec2 = [6,3,2,1]
C. vec1 = [5,6,3,2] và vec2 = [4,3,2,1]
D. vec1 = [2,3,5,6] và vec2 = [4,3,2,0]
Đáp án: C
Câu hỏi: Dòng tiền bắt đầu: 500. Các thay đổi: +120, -80, +60, -50. Hãy chọn cách tạo biểu đồ hợp lý nhất trong Excel?
A. Line Chart; thêm Secondary Axis.
B. Pie Chart; gắn nhãn Data Labels.
C. Waterfall Chart; thiết lập Total cho Starting và Ending Line/Histogram/Pie không phản ánh dòng tiền tích lũy theo giai đoạn.
D. Histogram; bin width = 50.
Đáp án: C
Câu hỏi: Trong bài toán huấn luyện mô hình dịch máy đa ngôn ngữ, giả sử DataLoader sử dụng automatic batching và collate_fn được gọi với một danh sách gồm B = 16 mẫu. Giả sử mô hình sử dụng định dạng batch_first=True. Mỗi mẫu sau khi xử lý đều có độ dài MAX_LEN = 64, và collate_fn gom các mẫu này thành batch tensor để đưa vào mô hình. Khi đó, các tensor input_ids, attention_mask và labels có kích thước lần lượt là gì?
A. (64, 16), (64, 16), (64, 16).
B. (16, 64, 1), (16, 64, 1), (16, 64, 1).
C. (16, 1, 64), (16, 1, 64), (16, 1, 64).
D. (16, 64), (16, 64), (16, 64).
Đáp án: D
Câu hỏi: Hãy xác định output shape của mô hình là bao nhiêu?
Giả thiết bài toán:
A. (N, 20).
B. (N, 26).
C. (N, 29).
D. (N, 35).
Đáp án: B
Câu hỏi: Khi sử dụng hàm Tanh làm hàm kích hoạt trong bài toán phân loại nhịphân, đầu ra ˆy = tanh(z) nằm trong khoảng (-1, 1). Để chuyển đổi ˆy thành xác suất thuộc lớp
1 (trong khoảng [0, 1]), ta dùng công thức:
A. ˆys = ˆy + 1 2.
B. ˆys = ˆy 2.
C. ˆys = 1 1 + e-ˆy.
D. ˆys = tanh-1(ˆy)
Đáp án: A
Câu hỏi: Giả sử trong Data warehouse ta đã có bảng staffs (như dưới) và khi loading thêm dữ liệu mới X (thông tin mới của nhân viên Alice) trong trường hợp này ta nên dùng phương pháp phù hợp (nhất) nào để xử lí?
A. Xóa toàn bộ records của bảng staffs và ghi lại thông tin mới.
B. Ghi đè lên bản ghi hiện có bằng thông tin mới của Alice (Hợp lí nhất)
C. Xóa thông toàn bộ record có thông tin Alice.
D. Tạo một bảng mới chứa thông tin mới của Alice.
Đáp án: B
Câu hỏi: Một tổ chức đã lưu trữ hàng terabyte dữ liệu dưới dạng các tệp JSON và CSV trong Amazon S3. Họ muốn sử dụng Amazon Athena để truy vấn dữ liệu này. Tuy nhiên, Athena cần biết cấu trúc (schema) của dữ liệu. Làm thế nào để giải quyết vấn đề này một cách hiệu quả nhất?
A. Tải tất cả dữ liệu vào một cơ sở dữ liệu quan hệ (relational database) để xác định schema.
B. sử dụng AWS Glue Crawlers để tự động quét dữ liệu trong S3, suy ra cấu trúc và tạo các bảng metadata trong AWS Glue Data Catalog mà Athena có thể sử dụng.
C. Viết một chương trình tùy chỉnh để đọc từng tệp và xác định thủ công schema của chúng.
D. Dùng AWS CloudWatch để giám sát các tệp dữ liệu.
Đáp án: B
Câu hỏi: Cho hình minh họa. 0 1 2 3 4 data 5 6 7 8 0 1 2 3 4 5 6 7 8 out Đoạn code nào sau đây chuyển từ ma trận data thành ma trận out như hình. A 1 data [[1, 0, 2], :] B 1 data[:, [1, 0, 2]] C 1 data [[2, 1, 0], :] D 1 data[:, [2, 1, 0]]
A. 0 1 2 3 4 5 6 7 8426.
B. [0 1 3 2]
C. [3 4 6 5]
D. Error.
Đáp án: B
Câu hỏi: (Hard): Giả sử cho bộ dữ liệu và tham số: X = 1.20 1 2.50 1 3.00 1 4.10 1 5.30 1 , y = 1.82 3.80 4.70 6.45 8.40 , θ = w b = 1.50 -0.20 , η = 0.02, N = 5. Hãy tính lần lượt (i) ˆy = Xθ; (ii) k = 2(ˆy -y); (iii) gradient theo vector hoá ∇θL = XTk = ∂L/∂w ∂L/∂b . Chọn kết quả đúng của ∇θL?
A. -15.168 -4.04.
B. -12.300 -3.10.
C. -18.420 -5.20.
D. -10.000 -2.00.
Đáp án: A
Câu hỏi: (Easy): Hình bên mô phỏng Tournament Selection với kích thước giải đấu là 3 hoặc 2 và cạnh tranh bằng giá trị Fitness. Trong trường hợp này, biết giá trị Fitness = số lượng bit 1 trong cá thể, hỏi cá thể nào giành chiến thắng cuối cùng? 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 Winner Winner Winner Cá thể 1: Cá thể 2: Cá thể 3: Cá thể 4: Cá thể 5:
A. Cá thể 2.
B. Cá thể 3.
C. Cá thể 4.
D. Cá thể 5.
Đáp án: C
Câu hỏi: Bạn muốn hiển thị tỷ trọng 6 kênh bán hàng với tỷ lệ[28%, 24%, 20%, 17%, 6%, 5%]. Đâu là cách trực quan hợp lý nhất. Ở bài này, chúng ta sẽ dựa vào lý thuyết ở buổi học Excel-2 khi muốn trực quan hoá dữ liệu phần trăm có giá trị gần bằng nhau?
A. Pie Chart, các phần bằng nhau.
B. Pie Chart, sắp xếp giảm dần và gắn nhãn %.
C. 100% Stacked Bar Chart, gắn nhãn % Pie "các phần bằng nhau": sai bản chất. Histogram: dành cho phân phối tần suất, không phải cơ cấu %.
D. Histogram, bin width = 10.
Đáp án: C
Câu hỏi: Channels Weighted Channels Global Response Normalization Cho tensor đầu vào x ∈RH×W×C với H = W = 2 và C = 3 (tức mỗi kênh là một ma trận 2 × 2). Ba kênh của x lần lượt là: x(0) = 0.6 0.8 0.0 0.0 , x(1) = 0.9 1.2 0.0 0.0 , x(2) = 0.5 0.0 1.2 0.0 . Xét phép biến đổi Global Response Normalization - GRN (giản lược bỏϵ) được định nghĩa như sau: gc = v u u t H X h=0 W X w=0 x2 h,w,c, mean(g) = 1 C C X c=0 gc, nc = gc mean(g), và đầu ra xout = x + γ (x ⊙n) + β, trong đó γ = 0.5, β = 0.1. Ký hiệu ⊙là phép nhân theo từng phần tử, và n được broadcast theo kênh. Tính bộ giá trị tại ô (0, 0) theo thứ tự kênh x(0) out(0, 0), x(1) out(0, 0), x(2) out(0, 0) . ()
A. [0.94, 1.53, 0.86].
B. [0.70, 1.35, 0.75].
C. [1.04, 1.63, 0.96].
D. [0.84, 1.23, 0.76].
Đáp án: A
Câu hỏi: (Biểu đồ và trực quan hóa): Bạn có dữ liệu do anh số theo tháng của 3 nhóm sản phẩm trong 2 năm. Mục tiêu là so sánh xu hướng theo thời gian. Hãy chọn loại biểu đồ và thao tác phù hợp trong Excel?
A. Bar Chart; thêm Trendline Linear.
B. Line Chart; thêm Moving Average 3 tháng.
C. Pie Chart; thêm Data Labels %.
D. Histogram; thêm Bin Width = 1 tháng.
Đáp án: B
Câu hỏi: Bạn có dữ liệu ngân sách quảng cáo (x) và do anh thu (y). Muốn kiểm tra mối tương quan và dự báo. Đâu là thao tác Excel đúng?
A. Scatter Plot; thêm Trendline Linear; dùng correl để tính hệ số Bar/Median/STD. . . không trả lời đúng "tương quan và hồi quy".
B. Bar Chart; Summarize Values By: Count; dùng STDEV để dự báo.
C. Pie Chart; gắn nhãn Data Labels; dùng AVERAGE để tính dự báo.
D. Histogram; dùng MEDIAN để tính hệ sốtương quan.
Đáp án: A
Câu hỏi: sử dụng đoạn code baseline của bài giảng, các bạn hãy tải về, chỉnh sửa kiến trúc model theo hình dưới đây và tiến hành huấn luyện (train) mô hình.
input (3, 32, 32)
(32, 16, 16)
(64, 8, 8)
(128, 4, 4) output
(3x3) Convolution padding='same' stride=1+ReLU
(2x2) max pooling Flatten Dense Layer Dense Layer + ReLU
Kết quả test_accuracy với max_epoch = 20 là:
A. 76.58%.
B. 75.58%.
C. 78.18%.
D. 78.59%.
Đáp án: C
Câu hỏi: Mỗi pixel của ảnh (H,W) sẽ được phân loại vào một trong 12 nhóm (cụm) khác nhau. Shape của label map sau khi lấy argmax theo chiều lớp là gì?
A. (a) shape=(1,)
B. (b) shape=(5,)
C. (c) shape=(H,W)
D. (d) shape=(5,H,W)
Đáp án: C
Câu hỏi: Kỹ thuật nào sau đây là cách tối ưu hóa cho các job trong PySpark?
A. Tránh dùng DataFrame và ưu tiên rdd thô (low-level code).
B. sử dụng partitioning, caching, và broadcast joins khi phù hợp.
C. Dùng collect() trên dataset lớn để tăng tốc xử lý.
D. Tắt Catalyst Optimizer để chạy nhanh hơn.
Đáp án: B
Câu hỏi: Thành phần nào sau đây KHÔ NG phải là thành phần chính trong kiến trúc PySpark?
A. Driver.
B. Executor.
C. Scheduler.
D. Compiler.
Đáp án: D
Câu hỏi: Cho model A = Multivariate Probit Variational AutoEncoder (MPVAE).
Các tính chất quan trọng của model A trong bài toán multi-label classification là:
sample sample mean mean Chọn
A. Không có sequential structure như NLP; thay Self-Attention bằng Label Embedding để giảm chi phí; dùng K group labels và expand K groups thành N labels.
B. Embed cả feature X và label Y vào latent space; latent space deterministic thiếu smoothness/structure; nhiễu nhỏ trong latent space có thể làm Decoder output thay đổi lớn.
C. Dựa trên Probit model; mô hình hoá conditional probability của Y theo X; học hai probabilistic embedding spaces (label/feature) với shared covariance matrix; khi testing không có label nên chỉ dùng nhánh feature; có thể dùng covariance để diễn giải khoảng cách giữa các nhãn (dimensionality reduction).
D. Thiết kế để so sánh hai latent representations và đo similarity; gồm label network và feature network; học pairwise interactions và higher-order correlations; có factorization layer (kernel-like) giúp giảm chi phí tính toán.
Đáp án: C
Câu hỏi: (Easy): Giả sử có một quan sát với các dữ kiện: x = 5.00, y = 10.80, θ = b w = 0.15 2.10 , η = 0.02. Hãy tính (i) dự đoán ˆy = θTx với x = 1 x ; (ii) loss L = (ˆy -y)2; (iii) gradient ∇θL = 2x(ˆy -y); (iv) tham số sau cập nhật θ′ = θ -η ∇θL. Chọn cặp (b′, w′) đúng (làm tròn kết quả đến 2 chữ số thập phân)?
A. (0.13, 2.07)
B. (0.16, 2.13)
C. (0.15, 2.10)
D. (0.17, 2.08)
Đáp án: B
Câu hỏi: Trong DETR, ảnh đầu vào được đưa qua backbone CNN để tạoo feature map, sau đó feature map được project về hidden dimension, flatten thành chuỗi token không gian và đưa vào transformer encoder. Ở phía decoder, mô hình sử dụng learned object queries để tạoo ra một fixed-size set các prediction outputs. Dựa trên pipeline trong hình, biết thêm rằng:
A. [2, 256, 8, 8], [2, 100, 80], 97.
B. [2, 64, 256], [2, 100, 81], 61.
C. [2, 64, 256], [2, 100, 81], 97.
D. [2, 64, 2048], [2, 81, 100], 96.
Đáp án: C
Câu hỏi: Hàm sigmoid có công thức và miền giá trị như thế nào? A. σ(z) = 1 1 + e-z với σ(z) ∈(0, 1) B. σ(z) = 1 1 -e-z với σ(z) ∈(-∞, +∞) C. σ(z) = ez 1 + ez với σ(z) ∈[-1, 1] D. σ(z) = 1 1 + ez với σ(z) ∈[0, 1]
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: Trong PySpark SQL, phương thức nào được dùng để chạy một câu lệnh SQL?
A. spark.sql()
B. df.sql()
C. sql.run()
D. query.sql()
Đáp án: A
Câu hỏi: Cho thông tin như hình vẽ. Chúng ta có skip-connection (SK) và tensor T. Hãy bắt cặp phù hợp giữa nhóm (SK, T) với (cung cấp thông tin cục bộ local, thông tin toàn cục global]
(3,128,128)
(64,64,64)
(128,32,32)
(256,16,16)
(512,8,8)
(512,4,4)
(512,8,8)
(256,16,16)
(128,32,32)
(64,64,64)
(3,128,128) Tensor T)
A. (a) SK–local và T–global.
B. (b) SK–global và T–global.
C. (c) SK–local và T–local.
D. (d) SK–global và T– local.
Đáp án: A
Câu hỏi: Cho mô hình Softmax Regression với đầu vào và tham số: x = 1 2 3 , θ = 0.5 -0.3 0.2 0.4 -0.1 0.6 Vector dự đoán (đã tính đ ư ợ)
A. ∇θL =0.155 -0.155 0.310 -0.310 0.465 -0.465.
B. ∇θL =-0.155 0.155 -0.310 0.310 -0.465 0.465.
C. ∇θL =0.155 0.845 0.310 1.690 0.465 2.535.
D. ∇θL =1.0 0.0 2.0 0.0 3.0 0.0.
Đáp án: A
Câu hỏi: Giả sử bạn cần xử lý một lượng lớn dữ liệu phát sinh theo thời gian thực. Giữa Batch Processing và Stream Processing, bạn sẽưu tiên cách tiếp cận nào cho việc thiết kế pipeline trong giai đoạn Extract vào Staging Area và tại sao?
A. Batch Processing, vì nó dễ triển khai hơn và tiết kiệm chi phí.
B. Batch Processing, vì nó cung cấp độ trễ thấp hơn (low latency) và cập nhật dữ liệu liên tục.
C. Stream Processing, vì nó được thiết kế để xử lý dữ liệu liên tục với độ trễ thấp (low latency)
D. Stream Processing, vì nó sử dụng ít tài nguyên tính toán hơn Batch Processing.
Đáp án: C
Câu hỏi: sử dụng bài code ở câu 9 tiến hành train (vẫn sử dụng GRU). Kết quả test_accuracy với max_epoch = 20 là:
A. 83.32%.
B. 85.32%.
C. 82.2%.
D. 80.02%.
Đáp án: D