Câu hỏi: ITE302c - Chương 3: Thiên kiến, công bằng thuật toán và đánh giá mô hình

Đáp án đúng: 1. Scan to find the smallest number — 2. Set to 0 in the index in the output array — 3. Remove that number from the input array — 4. Repeat steps 1-3, but add 1 to the index number for each loop. Sắp xếp tăng dần: tìm số NHỎ NHẤT, đặt vào ô đầu mảng kết quả, xoá khỏi mảng nguồn, rồi LẶP LẠI với chỉ số tăng dần. A thiếu bước lặp, B sai bước 2, D tìm số lớn nhất (giảm dần). (Các bước trong phương án gốc xuống dòng — đã nối lại bằng dấu "—".)

Đáp án đúng: they predict future movement of stocks and find points to exploit the market moving in either direction. Quỹ đầu cơ dùng mô hình để dự đoán biến động giá và tìm điểm khai thác thị trường theo cả hai chiều lên/xuống. A là bài toán tín dụng của ngân hàng.

Đáp án đúng: Domain expertise. Đề nói rõ dữ liệu ĐÃ được làm sạch nên C (kiểm tra dữ liệu) đã xong ở bước trước. "Nhìn đúng bài toán" là chuyện chọn đúng biến, đúng biến mục tiêu, đúng ngữ cảnh nghiệp vụ — chỉ người AM HIỂU LĨNH VỰC mới thẩm định được. A và D không phải tiêu chí kiểm định độ chính xác.

Đáp án đúng: Pipeline. Chuỗi bước xử lý lặp đi lặp lại tự động mỗi khi có dữ liệu mới = data pipeline.

Đáp án đúng: It is difficult to understand how or why an AI system made a particular decision.. Hộp đen = không hiểu được CÁCH và LÝ DO hệ thống đưa ra một quyết định cụ thể.

Đáp án đúng: If drug arrests are historically high in that area, the model may correlate crime with areas of high drug use based on the datasets. Dữ liệu bắt giữ lịch sử cao ở một khu vực khiến mô hình học rằng khu đó "nhiều tội phạm" — vòng lặp phản hồi của policing dự báo.

Đáp án đúng: sample bias. Đúng định nghĩa sample bias: mẫu thu được không phản ánh đúng tổng thể/môi trường thật. Đừng nhầm với exclusion bias — đó là khi ta CHỦ ĐỘNG loại bỏ dữ liệu quan trọng lúc tiền xử lý; observer bias là thiên lệch do người quan sát; prejudice bias là định kiến sẵn có trong dữ liệu.

Đáp án đúng: statistical parity. Statistical parity (cân bằng thống kê) ép tỉ lệ chọn bằng nhau giữa các nhóm bất kể NĂNG LỰC thực tế của từng cá nhân.

Đáp án đúng: trust. Hợp tác giữa người và thuật toán dựa trên NIỀM TIN — mà niềm tin chỉ có khi hệ thống giải thích được.

Đáp án đúng: LIME outputs results faster than SHAP. ; LIME is less accurate than SHAP.. LIME dựng một mô hình thay thế đơn giản quanh một điểm dữ liệu nên CHẠY NHANH nhưng chỉ xấp xỉ cục bộ, kết quả kém ổn định và kém chính xác hơn SHAP (dựa trên giá trị Shapley, có nền tảng lý thuyết nhưng tốn tính toán). A sai vì LIME vốn model-agnostic, dùng được với mọi loại mô hình; B không phải điểm khác biệt được nêu.

Đáp án đúng: Self-learning models are black boxes whose decisions cannot be understood.. Rủi ro về KHẢ NĂNG GIẢI THÍCH chính là mô hình tự học trở thành hộp đen, không hiểu nổi vì sao nó quyết định như vậy.

Đáp án đúng: the model is more accurate. A sai ngược: lời giải thích còn có thể LÀM LỘ dữ liệu huấn luyện chứ không bảo vệ riêng tư. B và C không dính gì tới tính giải thích được. Còn D: hiểu được mô hình bám vào đặc trưng nào thì mới phát hiện được đặc trưng rác/giả tương quan mà sửa, nhờ đó mô hình chính xác hơn. Đừng nhầm với đánh đổi ở chiều ngược lại — đẩy hiệu năng lên cao thì mô hình phức tạp và khó giải thích hơn, đó là câu khác.

Đáp án đúng: Leptokurtic. Leptokurtic = đuôi dày, đỉnh nhọn ⇒ nhiều giá trị ngoại lai. Mesokurtic là chuẩn, platykurtic là đuôi mỏng.

Đáp án đúng: An open source library that evaluates models for bias and provides mitigation tactics to reduce that bias.. AI Fairness 360 (IBM) là THƯ VIỆN MÃ NGUỒN MỞ đo thiên kiến và cung cấp thuật toán giảm thiểu.

Đáp án đúng: Cost function. Hồi quy đánh giá bằng HÀM CHI PHÍ (MSE/RMSE); accuracy và ROC là của bài toán phân loại.

Đáp án đúng: Unstructured. Nội dung chữ tự do trong bài đăng là dữ liệu PHI CẤU TRÚC.

Đáp án đúng: A. Vấn đề hộp đen của AI là thách thức hiểu được cơ chế bên trong của những hệ thống mờ đục: mô hình cho ra kết quả nhưng đường đi từ đầu vào tới kết quả không quy được về lập luận mà con người theo dõi được. Đây là rào cản trực tiếp cho explainability và cho việc quy trách nhiệm. B không biết nguyên nhân sự cố là bài toán gỡ lỗi hệ thống nói chung. C ví machine intelligence với trò ảo thuật là cách nói ẩn dụ, không phải định nghĩa. D "nhốt trí tuệ máy nguy hiểm vào nhà tù số" mô tả ý tưởng AI boxing trong an toàn AI — khái niệm hoàn toàn khác dù cũng có chữ "box".

Đáp án đúng: When you say your bad behavior is caused by the situation, but when other people display the same bad behavior, it is caused by a personality trait.. Sai lầm quy kết cơ bản: lỗi của MÌNH thì đổ cho hoàn cảnh, lỗi của NGƯỜI KHÁC thì quy cho tính cách.

Đáp án đúng: B. Giai đoạn huấn luyện (training) là lúc mô hình điều chỉnh tham số dựa trên một TẬP CON dữ liệu, tối ưu theo hướng giảm tỉ lệ lỗi. Phần dữ liệu còn lại được giữ riêng để kiểm định và kiểm thử, nhằm phát hiện overfitting. A chọn loại thuật toán và làm sạch, định dạng dữ liệu thuộc giai đoạn chuẩn bị TRƯỚC huấn luyện. C đưa mô hình vào tình huống thực tế và theo dõi hiệu năng là giai đoạn triển khai SAU huấn luyện. D đổi phương pháp huấn luyện giữa chừng là thao tác thử nghiệm, không phải mục tiêu của pha này.