強(qiáng)化學(xué)習(xí)只能用于解決離散動(dòng)作空間的問(wèn)題，無(wú)法處理連續(xù)動(dòng)作空間。

人工智能訓(xùn)練師可以通過(guò)參與模型評(píng)估來(lái)改進(jìn)數(shù)據(jù)標(biāo)注的策略。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的智能體Agent通常與環(huán)境進(jìn)行交互，以獲取獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)來(lái)指導(dǎo)學(xué)習(xí)。

人工智能訓(xùn)練師在訓(xùn)練模型時(shí)，可以隨意調(diào)整模型的參數(shù)，無(wú)需遵循任何規(guī)則。

人工智能訓(xùn)練師可以通過(guò)改變模型的架構(gòu)來(lái)提高模型的性能。

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。

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。

數(shù)據(jù)標(biāo)注的準(zhǔn)確性和效率對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能至關(guān)重要。

在人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，模型的性能提升是一個(gè)線(xiàn)性過(guò)程，隨著訓(xùn)練時(shí)間的增加，性能會(huì)逐漸提高。

人工智能訓(xùn)練師在標(biāo)注數(shù)據(jù)時(shí)可以忽略數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值。