Hội chứng FOMO (Fear of Missing Out, sau đây gọi tắt là Hội chứng) là cảm giác lo âu, tiếc nuối khi nghĩ mình đang bỏ qua một điều gì đó thú vị, hấp dẫn, chẳng hạn như bỏ lỡ cơ hội mua một món đồ giảm giá nào đó. Nắm bắt được thực tế số lượng người mắc Hội chứng ngày càng nhiều, một công ty đã lên kế hoạch xây dựng hệ thống trí tuệ nhân tạo để dự đoán khả năng mắc Hội chứng. Công ty đã tạo bảng câu hỏi và thu thập dữ liệu khảo sát từ hơn 10 000 người để làm dữ liệu huấn luyện mô hình. Kết quả cho thấy tỉ lệ người mắc Hội chứng là 35% và người chưa mắc là 65%. Trong khi thảo luận, một số nhân viên của công ty đưa ra các nhận định sau:
- a)Đúng
Thông tin mắc và chưa mắc Hội chứng của mỗi người có thể được sử dụng làm nhãn của dữ liệu huấn luyện mô hình.
- b)Sai
Không cần sử dụng các phương pháp tiền xử lý để làm sạch tập dữ liệu đã thu thập nói trên trước khi đưa vào huấn luyện mô hình.
- c)Đúng
Mô hình học máy phù hợp nhất được sử dụng để xây dựng hệ thống dự đoán trong tình huống này là mô hình Học có giám sát.
- d)Sai
Khi xuất hiện biểu hiện lo âu, tiếc nuối, người ta chỉ cần sử dụng hệ thống dự đoán của công ty nói trên để biết được chính xác mình có mắc Hội chứng hay không.
Lời giải
a) Đúng. Thông tin mắc hay chưa mắc Hội chứng là kết quả cần dự đoán, dùng làm nhãn cho dữ liệu huấn luyện.
b) Sai. Dữ liệu khảo sát thường có câu trả lời thiếu, sai, trùng lặp; cần tiền xử lý, làm sạch trước khi huấn luyện mô hình.
c) Đúng. Dữ liệu đã có nhãn và bài toán là phân loại (mắc hay chưa mắc), nên dùng mô hình Học có giám sát.
d) Sai. Hệ thống chỉ dự đoán khả năng mắc và có thể sai; muốn biết chính xác cần chuyên gia (bác sĩ, nhà tâm lí) đánh giá.