Bài kiểm tra phát hiện bất thường AI

Câu trả lời và giải thích xuất hiện khi bạn làm bài kiểm tra.

1. Tại sao tính năng phát hiện điểm bất thường thường hoạt động mà không có ví dụ được dán nhãn về điểm bất thường?
   • Những điều bất thường rất hiếm và không thể đoán trước, vì vậy thay vào đó, các mô hình sẽ học 'bình thường'
   • Nhãn là bất hợp pháp để sử dụng
   • Điều bất thường không bao giờ xảy ra
   • Nó chỉ sử dụng hình ảnh
2. 'Sự bất thường theo ngữ cảnh' là một điểm dữ liệu:
   • Luôn bất thường ở mọi nơi
   • Bình thường ở bối cảnh này nhưng bất thường ở bối cảnh khác
   • Một lỗi đánh máy trong cơ sở dữ liệu
   • Bản ghi trùng lặp
3. What does the cited WACV autoencoder study use as an anomaly score?
   • A legal fraud label assigned to every record
   • A guarantee that no future fault will occur
   • Reconstruction error from an autoencoder trained to model the data
   • The number of random trees in an Isolation Forest
4. How does the original Isolation Forest paper isolate candidate anomalies?
   • It requires an expert to label every anomaly in advance
   • It measures reconstruction error from a neural decoder
   • It uses a fixed threshold that proves an item is defective
   • Random partitioning tends to isolate anomalous instances in fewer splits
5. Mối nguy hiểm chính của việc đặt ngưỡng bất thường quá nhạy cảm là gì?
   • Các nhà phân tích tràn ngập những cảnh báo sai lầm
   • Mô hình chạy nhanh hơn
   • Dữ liệu được mã hóa
   • Sự bất thường trở nên không thể
6. What can an unusual machine-vibration score reasonably trigger?
   • An automatic shutdown because failure is guaranteed
   • A maintenance investigation or additional measurement, without predicting failure with certainty
   • A confirmed diagnosis of the failed component
   • A claim that the machine will fail within a fixed number of hours
7. Why is an anomaly score not automatically a fraud or defect label?
   • It is always a verified label
   • Anomaly scores cannot be compared
   • It indicates unusualness under a model or baseline, not the cause or consequence
   • The threshold proves intent
8. What should be documented when setting an anomaly threshold?
   • Chỉ có tên của mô hình
   • A claim that false positives are impossible
   • The number of GPUs alone
   • The reference data, score definition, threshold rationale, and review process