A.定義問題
B.原型設(shè)計(jì)
C.用戶測(cè)試
D.市場(chǎng)推廣
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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)練過程中，過擬合是一個(gè)常見的問題，但可以通過一些技術(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)練階段，無需關(guān)注模型的部署和推理。
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。
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(píng)估即可。
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。
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。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的策略梯度方法直接對(duì)策略進(jìn)行參數(shù)化，并通過梯度上升來優(yōu)化期望回報(bào)。
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。
在訓(xùn)練人工智能模型時(shí)，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對(duì)模型性能的影響不大。
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)。