Một hợp tác xã ứng dụng công nghệ IoT (Internet vạn vật) để thu thập dữ liệu một cách tự động. Dữ liệu bao gồm: loại đất, độ ẩm đất, nhiệt độ không khí, cường độ ánh sáng, giống cây trồng và được thu thập từ 2 000 lô đất trồng cây trong 5 vụ mùa. Cuối mỗi vụ mùa, các kĩ sư nông nghiệp của hợp tác xã sẽ đưa ra kết luận về tình trạng cây trồng là khỏe mạnh hoặc bị sâu bệnh trên từng lô đất. Các kết luận được đưa ra dựa trên quan sát thực địa và được xem là thông tin đáng tin cậy. Dựa trên tập dữ liệu đã thu thập, hợp tác xã muốn sử dụng mô hình học máy để xây dựng một hệ thống dự đoán tình trạng cây trồng cho lô đất mới. Có các nhận định như sau:
- a)(Đáp án: Đúng)
Bài toán dự đoán tình trạng cây trồng thuộc loại bài toán học máy có giám sát.
- b)(Đáp án: Đúng)
Tình trạng khỏe mạnh hoặc bị sâu bệnh là các nhãn cần dự đoán.
- c)(Đáp án: Sai)
Để dự đoán về tình trạng cây trồng cho một lô đất mới, hệ thống có thể đưa ra kết quả mà không cần dữ liệu về thời tiết hay loại đất của lô đất đó.
- d)(Đáp án: Sai)
Hệ thống có thể thay thế hoàn toàn kĩ sư nông nghiệp trong việc ra quyết định phun thuốc bảo vệ thực vật.
Lời giải
Đáp án đúng: a) Đúng, b) Đúng, c) Sai, d) Sai.
a) Đúng. Mỗi mẫu dữ liệu (lô đất trong một vụ) đã có kết luận của kĩ sư làm nhãn, nên đây là học máy có giám sát.
b) Đúng. Đầu ra cần dự đoán là tình trạng cây trồng, nhận một trong hai nhãn khỏe mạnh hoặc bị sâu bệnh.
c) Sai. Mô hình dự đoán dựa trên các đặc trưng đầu vào (loại đất, độ ẩm, nhiệt độ…); thiếu dữ liệu này của lô đất mới thì không thể đưa ra dự đoán.
d) Sai. Kết quả của mô hình chỉ hỗ trợ ra quyết định; việc phun thuốc bảo vệ thực vật vẫn cần kĩ sư đánh giá thực tế và chịu trách nhiệm.