A.書面報告
B.正式演講
C.非正式討論
D.通過第三方傳遞信息
您可能感興趣的試卷
你可能感興趣的試題
A.數(shù)據(jù)存儲
B.計算資源的分配
C.數(shù)據(jù)加密
D.文件壓縮
A.可用性目標(biāo)更關(guān)注產(chǎn)品的基本功能
B.用戶體驗(yàn)?zāi)繕?biāo)關(guān)注用戶的情感和享
C.用戶體驗(yàn)?zāi)繕?biāo)更容易衡量
D.可用性目標(biāo)只關(guān)注效率
A.選擇合適的預(yù)測模型
B.收集大量歷史數(shù)據(jù)
C.定義清晰的預(yù)測目標(biāo)
D.選擇高性能的計算平臺
A.確認(rèn)業(yè)務(wù)目標(biāo)
B.驗(yàn)證項目需求
C.測試解決方案的可行性
D.評估潛在的風(fēng)險
A.目標(biāo)
B.操作
C.方法
D.選擇規(guī)則
A.用戶可控原則
B.一致性原則
C.易取原則
D.容錯原則
A.提高訓(xùn)練效率和模型性能
B.降低計算資源消耗
C.簡化用戶界面
D.增加數(shù)據(jù)存儲量
A.優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸路徑
B.增加數(shù)據(jù)存儲
C.減少數(shù)據(jù)處理時間
D.提高數(shù)據(jù)安全性
A.流程重設(shè)計
B.成本削減
C.增加產(chǎn)品功能
D.性能監(jiān)控
A.物料清單表管理
B.成本控制
C.質(zhì)量管理
D.銷售策略
最新試題
在處理文本數(shù)據(jù)時,人工智能訓(xùn)練師不需要進(jìn)行文本清洗和預(yù)處理。
人工智能訓(xùn)練師在標(biāo)注數(shù)據(jù)時可以忽略數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值。
數(shù)據(jù)標(biāo)注的準(zhǔn)確性和效率對機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能至關(guān)重要。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率必須是已知的,否則無法進(jìn)行學(xué)習(xí)。
在人工智能訓(xùn)練過程中,過擬合是一個常見的問題,但可以通過一些技術(shù)手段進(jìn)行緩解。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的策略梯度方法直接對策略進(jìn)行參數(shù)化,并通過梯度上升來優(yōu)化期望回報。
人工智能訓(xùn)練師可以通過標(biāo)注更多數(shù)據(jù)來彌補(bǔ)數(shù)據(jù)質(zhì)量的不足。
數(shù)據(jù)標(biāo)注是一個簡單且重復(fù)性的工作,不需要太多思考和創(chuàng)新。
人工智能訓(xùn)練師應(yīng)該定期與業(yè)務(wù)團(tuán)隊溝通,了解業(yè)務(wù)需求的變化。
人工智能訓(xùn)練師在訓(xùn)練模型時,通常不需要考慮模型的計算成本。