A.目標(biāo)
B.操作
C.方法
D.選擇規(guī)則
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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
A.速度
B.精確性
C.廣泛性
D.可用性
A.數(shù)據(jù)收集
B.問題定義
C.方案實施
D.效果評估
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)品的市場占有率
C.產(chǎn)品的用戶界面
D.產(chǎn)品的包裝
A.定義問題
B.原型設(shè)計
C.用戶測試
D.市場推廣
最新試題
強化學(xué)習(xí)中的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率必須是已知的,否則無法進行學(xué)習(xí)。
人工智能訓(xùn)練師可以通過改變模型的架構(gòu)來提高模型的性能。
強化學(xué)習(xí)中的策略梯度方法直接對策略進行參數(shù)化,并通過梯度上升來優(yōu)化期望回報。
強化學(xué)習(xí)中的智能體Agent通常與環(huán)境進行交互,以獲取獎勵信號來指導(dǎo)學(xué)習(xí)。
人工智能訓(xùn)練師只負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)標(biāo)注,不負(fù)責(zé)模型調(diào)優(yōu)。
人工智能訓(xùn)練師只需要關(guān)注模型的訓(xùn)練階段,無需關(guān)注模型的部署和推理。
在人工智能訓(xùn)練過程中,模型的性能提升是一個線性過程,隨著訓(xùn)練時間的增加,性能會逐漸提高。
人工智能訓(xùn)練師不需要具備編程能力,只需了解數(shù)據(jù)標(biāo)注和模型評估即可。
人工智能訓(xùn)練師只需要關(guān)注模型的訓(xùn)練結(jié)果,無需關(guān)注模型的訓(xùn)練過程。
人工智能訓(xùn)練師可以通過標(biāo)注更多數(shù)據(jù)來彌補數(shù)據(jù)質(zhì)量的不足。