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。

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)練師應(yīng)該定期與業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)溝通，了解業(yè)務(wù)需求的變化。

人工智能訓(xùn)練師在處理多分類問題時，可以使用相同的標(biāo)注策略來處理所有類別。

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。

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

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。

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，不需要估計價值函數(shù)。