|
Simply explained, machine learning is the process of teaching a computer system (34) __________ to make accurate predictions when provided with data.
Those predictions could be answering whether a piece of fruit in a photo is a banana or an apple, whether an email is spam, or (35) __________ speech accurately enough to generate captions for a YouTube video.
The key difference of machine-learning model from traditional computer software is that a human developer does not write specific codes to instruct the system. (36) __________, it is gradually “trained” to perform a task using a large amount of data. For instance, a huge number of images labelled as containing a banana or an apple can be used to teach a machine-learning computer to (37) __________ between the two types of fruit. So we can (5) ___________ say that data, and lots of it, is what makes machine learning possible.
(Adapted from zdnet.com)
|
Dịch bài:
Giải thích một cách đơn giản, học máy là quá trình dạy hệ thống máy tính cách đưa ra dự đoán chính xác khi được cung cấp dữ liệu.
Những dự đoán đó có thể trả lời liệu một miếng trái cây trong ảnh là chuối hay táo, liệu email có phải là thư rác hay nhận dạng giọng nói đủ chính xác để tạo phụ đề cho video YouTube hay không.
Sự khác biệt chính của mô hình học máy so với phần mềm máy tính truyền thống là nhà phát triển con người không viết mã cụ thể để hướng dẫn hệ thống. Thay vào đó, nó dần dần được “huấn luyện” để thực hiện một nhiệm vụ sử dụng một lượng lớn dữ liệu. Chẳng hạn, một số lượng lớn hình ảnh được dán nhãn là có chứa một quả chuối hoặc một quả táo có thể được sử dụng để dạy cho một máy tính học máy phân biệt giữa hai loại trái cây. Vì vậy, chúng ta có thể yên tâm nói rằng dữ liệu và rất nhiều trong số đó là thứ giúp cho việc học máy trở nên khả thi.
|
Question 34: A. why B. what C. when D. how
Question 34: Đáp án D. Kiến thức: từ để hỏi trong câu trần thuật
- how: làm thế nào, làm cách nào (hỏi về cách thức)
- “how to” chỉ cách mà làm cái gì đó(cụ thể chỉ quá trình dạy hệ thống máy tính)
Dịch nghĩa: Giải thích một cách đơn giản, học máy là quá trình dạy hệ thống máy tính cách đưa ra dự đoán chính xác khi được cung cấp dữ liệu.
Các đáp án khác:
A. why: tại sao (hỏi lý do) B. what: cái gì (hỏi vật) C. when: khi nào (hỏi thời gian
Question 35: A. discovering B. recognizing C. realizing D. locating
Question 35: Đáp án B. Kiến thức: Từ vựng
- Recognizing speech (collo): nhận dạng giọng nói
Các đáp án khác:
A. Discovering: khám phá, tìm ra
C. Realizing : thực hiện, thực hành, thấy rõ
D. Locating: định vị, xác định
Dịch nghĩa: Những dự đoán đó có thể trả lời liệu một miếng trái cây trong ảnh là chuối hay táo, liệu email có phải là thư rác hay nhận dạng giọng nói đủ chính xác để tạo phụ đề cho video YouTube hay không.
Question 36: A. However B. Instead C. Nonetheless D. Similarly
Question 36: Đáp án B. Kiến thức: Liên từ
A. However: Tuy nhiên B. Instead: Thay vào đó
C. Nonetheless: tuy nhiên, dù sao D. Similarly: Tương tự
Chỉ có duy nhất đáp án B hợp nghĩa
Giải thích: Ở phần mềm máy tính truyền thống là nhà phát triển con người viết mã cụ thể để hướng dẫn hệ thống. Nhưng ở mô hình học thể hiện sự khác biệt là nó được dần dần “huấn luyện” để thực hiện một nhiệm vụ sử dụng một lượng lớn dữ liệu.
Thông tin: The key difference of machine-learning model from traditional computer software is that a human developer does not write specific codes to instruct the system. Instead, it is gradually “trained” to perform a task using a large amount of data
Question 37: A. split B. detach C. separate D. discriminate
Question 37: Đáp án D. Kiến thức: Từ vựng
A. Split (v) chia ra/ tách ra
B. Detach ST from ST :tháo gỡ cái gì ra khỏi cái gì
C. Separate from SB/ST: tồn tại riêng rẽ/riêng biệt
D. Discriminate between A and B/ A from B: phân biệt
Thông tin: For instance, a huge number of images labelled as containing a banana or an apple can be used to teach a machine-learning computer to discriminate between the two types of fruit.
Dịch nghĩa: Chẳng hạn, một số lượng lớn hình ảnh được dán nhãn là có chứa một quả chuối hoặc một quả táo có thể được sử dụng để dạy cho một máy tính học máy phân biệt giữa 2 loại trái cây.
Question 38: A. gently B. peacefully C. harmlessly D. safely
Question 38: Đáp án D. Kiến thức: Từ vựng – Thành ngữ
- it’s safe to say (that) = (can) safely say (that): có thể tự tin, chắc chắn khi nói rằng… (used to say that you are confident about what you are going to say)
A. Gently: nhẹ nhàng/ êm ái
B. Peacefully: một cách yên bình/thanh thản
C. Harmlessly: vô hại/ ngây thơ/vô tội
D. Safely: an toàn/ chắc chắn/yên tâm
Thông tin: So we can safely say that data, and lots of it, is what makes machine learning possible.
Dịch nghĩa: Vì vậy, chúng ta có thể yên tâm nói rằng dữ liệu và rất nhiều trong số đó là thứ giúp cho việc học máy trở nên khả thi.
