Quản trị logistic và chuỗi cung ứng - BA29

Anh văn III/Tiếng anh cơ bản 3 - EG09.3

Kỹ thuật điện tử số - IT01.2

Ngôn ngữ thiết kế Web - IT14

Phương pháp nghiên cứu khoa học - HM01/HM55

Khởi nghiệp kinh doanh - HM35/HM85

Quản lý tổ chức sự kiện - HM23

Phát triển các hệ thống TMĐT - EC16

Quản trị logistic và chuỗi cung ứng - BA29/EC08

Tiếng Trung Quốc 1A - CN12

Tiếng Trung Quốc 1B - CN13

Logic học đại cương - CN08

Cơ sở văn hoá Việt Nam - CN01

Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh - BF36

Luật Tài chính - Ngân hàng - BF33

Công nghệ tài chính căn bản - BF43

Quản trị tài chính - HM59

Tiền tệ và thanh toán quốc tế - HM65

Quản lý chất lượng dịch vụ - HM87

Giám sát khách sạn - HM32

Zalo Trợ thủ học tập HOU

Mẫu bằng tại đại học Mở Hà Nội HOU

Trợ thủ học tập HOU - Đại học Mở Hà Nội

Câu hỏi 21640 - Nhập môn Khai phá dữ liệu và máy học - IT61

Tích hợp dữ liệu là gì?

Các câu hỏi khác:

Câu hỏi 21678:
Vì sao tính đầy đủ (Completeness) quan trọng trong dữ liệu?

A. Giảm kích thước tập dữ liệu
B. Giúp dữ liệu không bị thiếu thông tin quan trọng
C. Giúp tăng tốc độ xử lý mô hình
D. Không quan trọng lắm
Câu hỏi 21679:
Vì sao cần chuẩn hóa dữ liệu (Normalization)?

A. Giúp dữ liệu có nhiều giá trị phong phú hơn
B. Giúp tăng tốc độ xử lý dữ liệu
C. Giúp tạo ra dữ liệu mới từ dữ liệu gốc
D. Giúp dữ liệu có cùng đơn vị đo, tránh ảnh hưởng bởi giá trị quá lớn hoặc quá nhỏ
Câu hỏi 499783:
Tiền xử lý dữ liệu là gì?

A. Quá trình thu thập dữ liệu
B. Quá trình xây dựng mô hình ML
C. Quá trình đánh giá mô hình
D. Quá trình chuẩn bị dữ liệu trước khi sử dụng
Câu hỏi 499784:
Khi các thuộc tính từ các nguồn dữ liệu khác nhau có cách đặt tên khác nhau, cách giải quyết nào hợp lý nhất?

A. Định nghĩa một bảng ánh xạ để đồng nhất tên thuộc tính
B. Giữ nguyên tất cả tên thuộc tính khác nhau
C. Bỏ qua dữ liệu từ nguồn có tên thuộc tính khác biệt
D. Xóa tất cả các dữ liệu có tên không trùng khớp
Câu hỏi 499786:
Khi nào nên sử dụng phân tích biểu đồ (Histogram Analysis) trong rời rạc hóa dữ liệu?

A. Khi muốn xác định số lượng khoảng tối ưu dựa trên phân bố dữ liệu
B. Khi muốn chuẩn hóa dữ liệu về cùng một tỷ lệ
C. Khi muốn làm sạch dữ liệu bằng cách loại bỏ giá trị trùng lặp
D. Khi muốn nén dữ liệu để giảm dung lượng
Câu hỏi 499787:
Phương pháp nào giúp phân chia dữ liệu liên tục thành các nhóm có kích thước bằng nhau?

A. Chuẩn hóa dữ liệu
B. Loại bỏ dữ liệu ngoại lai
C. Phân tích tương quan
D. Phân khối dữ liệu (Binning)
Câu hỏi 499790:
Nếu một bộ dữ liệu có kích thước quá lớn và gây tốn kém tài nguyên xử lý, phương pháp nào phù hợp nhất?

A. Tăng thêm dữ liệu để đảm bảo mô hình hoạt động tốt hơn
B. Giữ nguyên dữ liệu và chỉ thay đổi thuật toán xử lý
C. Chọn mẫu hoặc giảm số chiều bằng PCA
D. Tách dữ liệu thành nhiều phần nhỏ và xử lý riêng biệt
Câu hỏi 207367:
Khi nào nên sử dụng phương pháp giảm số lượng dữ liệu (Numerosity Reduction)?

A. Khi muốn thay thế dữ liệu ban đầu bằng một dạng biểu diễn nhỏ hơn
B. Khi muốn giữ nguyên dữ liệu nhưng thay đổi cách tổ chức
C. Khi muốn tăng độ chính xác của dữ liệu bằng cách làm sạch nó
D. Khi muốn tạo thêm dữ liệu từ dữ liệu gốc
Câu hỏi 207375:
Trong Python, rời rạc hóa dữ liệu có thể được thực hiện bằng công cụ nào?

A. DecisionTreeClassifier() từ Scikit-learn
B. groupby() từ Pandas
C. KBinsDiscretizer() từ Scikit-learn
D. LabelEncoder() từ Scikit-learn
Câu hỏi 207389:
Khi xây dựng mô hình máy học, bước tiền xử lý dữ liệu đóng vai trò gì?

A. Là bước cuối cùng để kiểm tra mô hình
B. Là bước phân phối mô hình đã xây dựng
C. Là bước loại bỏ nhiễu và chuẩn hóa dữ liệu
D. Là bước để xây dựng thuật toán học sâu

DONATE

Để giúp chúng tôi phát triển sản phẩm tốt hơn, đạt kết quả học tập cao hơn

Trung tâm giáo dục thể chất và quốc phòng an ninh

Khoa kinh tế

Khoa đào tạo từ xa

Trung tâm đào tạo trực tuyến

Khoa đào tạo cơ bản

Khoa điện - điện tử

Khoa du lịch

Khoa Công nghệ thông tin

Viện Công nghệ sinh học và Công nghệ thực phẩm

Trung tâm đại học Mở Hà Nội tại Đà Nẵng

Khoa tiếng Trung Quốc

Khoa tạo dáng công nghiệp

Khoa tài chính ngân hàng

Khoa Tiếng anh

Khoa Luật

Bản tin HOU-TV số 06 năm 2025

Tuyển sinh đại học Mở Hà Nội - HOU