A.數(shù)據(jù)收集
B.問(wèn)題定義
C.方案實(shí)施
D.效果評(píng)估
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A.確保產(chǎn)品滿足系統(tǒng)需求
B.增加產(chǎn)品銷量
C.優(yōu)化產(chǎn)品外觀
D.降低產(chǎn)品成本
A.產(chǎn)品的功能適配性
B.產(chǎn)品的市場(chǎng)占有率
C.產(chǎn)品的用戶界面
D.產(chǎn)品的包裝
A.定義問(wèn)題
B.原型設(shè)計(jì)
C.用戶測(cè)試
D.市場(chǎng)推廣
A.選型設(shè)備
B.繪制系統(tǒng)架構(gòu)
C.分析業(yè)務(wù)需求
D.部署算法模型
A.提高生產(chǎn)力
B.增加產(chǎn)品種類
C.減少員工培訓(xùn)
D.擴(kuò)大市場(chǎng)份額
A.僅在項(xiàng)目開(kāi)始階段使用
B.僅在項(xiàng)目結(jié)束階段使用
C.貫穿整個(gè)用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)過(guò)程
D.只在用戶測(cè)試階段使用
最新試題
在人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，過(guò)擬合是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題，但可以通過(guò)一些技術(shù)手段進(jìn)行緩解。
人工智能訓(xùn)練師只需要關(guān)注模型的訓(xùn)練結(jié)果，無(wú)需關(guān)注模型的訓(xùn)練過(guò)程。
人工智能訓(xùn)練師需要經(jīng)常與數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師進(jìn)行溝通協(xié)作。
在處理文本數(shù)據(jù)時(shí)，人工智能訓(xùn)練師不需要進(jìn)行文本清洗和預(yù)處理。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的Actor-Critic架構(gòu)結(jié)合了基于值和基于策略的方法，其中Actor負(fù)責(zé)選擇動(dòng)作，Critic負(fù)責(zé)評(píng)估動(dòng)作的價(jià)值。
在人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，模型的性能提升是一個(gè)線性過(guò)程，隨著訓(xùn)練時(shí)間的增加，性能會(huì)逐漸提高。
數(shù)據(jù)標(biāo)注的準(zhǔn)確性只影響模型的訓(xùn)練階段，不影響模型的推理階段。
在模型訓(xùn)練中，人工智能訓(xùn)練師應(yīng)該盡量使用更多的數(shù)據(jù)，無(wú)論數(shù)據(jù)質(zhì)量如何。
人工智能訓(xùn)練師在模型調(diào)優(yōu)時(shí)，只能使用網(wǎng)格搜索方法進(jìn)行參數(shù)調(diào)整。
人工智能訓(xùn)練師在訓(xùn)練模型時(shí)，通常不需要考慮模型的計(jì)算成本。