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。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的策略梯度方法是一種直接優(yōu)化策略參數(shù)的算法，不需要估計(jì)價(jià)值函數(shù)。

在進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注時(shí)，人工智能訓(xùn)練師應(yīng)盡可能保持標(biāo)注的一致性。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的價(jià)值迭代和策略迭代是等價(jià)的，可以互相替代。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)只能用于解決離散動作空間的問題，無法處理連續(xù)動作空間。

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)練師只負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)標(biāo)注，不負(fù)責(zé)模型調(diào)優(yōu)。

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)練結(jié)果，無需關(guān)注模型的訓(xùn)練過程。

在訓(xùn)練人工智能模型時(shí)，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對模型性能的影響不大。