Câu hỏi: DAT301M - Phần 1: TensorFlow và mạng nơ-ron cho thị giác máy tính

Đáp án đúng: "Utilizing the train_test_split function from scikit-learn". Hàm train_test_split xáo trộn dữ liệu (shuffle=True mặc định) rồi tách theo tỉ lệ test_size, có random_state để lặp lại kết quả; muốn có ba tập, ta gọi hai lần, lần đầu tách tập test, lần hai chia phần còn lại thành train và validation, sau đó đưa vào model.fit hoặc tf.data.Dataset.from_tensor_slices. Keras cũng có tf.keras.utils.split_dataset nhưng nó không nằm trong các lựa chọn. "Using the tf.split_dataset() function" sai vì TensorFlow không có hàm nào ở đúng đường dẫn này. "Using the tf.data.split() method" sai vì tf.data không có phương thức split; với Dataset người ta thường kết hợp shuffle, take và skip. "By manually selecting samples in Python code" làm được về nguyên tắc nhưng không bảo đảm ngẫu nhiên, dễ sai và trùng mẫu giữa các tập, nên không phải cách được hỏi.

Đáp án đúng: "All of the above". tf.data.Dataset.from_tensor_slices nhận nhiều dạng đầu vào và cắt theo chiều đầu tiên thành từng cặp đặc trưng và nhãn, sau đó mọi phần tử trong dataset đều được chuyển thành tensor. "Using NumPy arrays" đúng vì có thể truyền thẳng cặp mảng NumPy đặc trưng và nhãn vào hàm này, đây là cách hay gặp nhất; nhưng chỉ chọn nó là chưa đủ. "As pandas DataFrames" cũng đúng, vì có thể truyền dict(df) cùng cột nhãn để mỗi cột thành một đặc trưng có tên; chọn riêng nó lại bỏ sót hai cách kia. "As tensors" đúng vì dataset có thể được tạo trực tiếp từ tensor như tf.constant và mọi phần tử bên trong rốt cuộc đều là tensor; chọn riêng nó cũng chưa trọn. Do cả ba cách đều dùng được nên lựa chọn bao gồm tất cả là câu trả lời đầy đủ.