人工智能訓練師只需要關(guān)注模型的訓練階段，無需關(guān)注模型的部署和推理。

人工智能訓練師只負責數(shù)據(jù)標注，不負責模型調(diào)優(yōu)。

人工智能訓練師可以通過改變模型的架構(gòu)來提高模型的性能。

人工智能訓練師在模型調(diào)優(yōu)時，只能使用網(wǎng)格搜索方法進行參數(shù)調(diào)整。

人工智能訓練師的工作完全依賴于自動化工具，不需要人工干預。

強化學習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。

在進行數(shù)據(jù)標注時，人工智能訓練師應盡可能保持標注的一致性。

在人工智能訓練過程中，過擬合是一個常見的問題，但可以通過一些技術(shù)手段進行緩解。

人工智能訓練師只需要處理文本數(shù)據(jù)，不需要處理圖像或音頻數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)標注是一個簡單且重復性的工作，不需要太多思考和創(chuàng)新。