判断题人工智能训练师可以通过学习新的标注工具和技术来提高工作效率。
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强化学习中的状态转移概率必须是已知的,否则无法进行学习。
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人工智能训练师在训练模型时,通常不需要考虑模型的计算成本。
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人工智能训练师在处理多分类问题时,可以使用相同的标注策略来处理所有类别。
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人工智能训练师只需要关注模型的训练结果,无需关注模型的训练过程。
题型:判断题
人工智能训练师可以通过改变模型的架构来提高模型的性能。
题型:判断题
在进行数据标注时,人工智能训练师应尽可能保持标注的一致性。
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在人工智能训练过程中,模型的性能提升是一个线性过程,随着训练时间的增加,性能会逐渐提高。
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人工智能训练师可以通过标注更多数据来弥补数据质量的不足。
题型:判断题
数据标注的准确性只影响模型的训练阶段,不影响模型的推理阶段。
题型:判断题
人工智能训练师在训练模型时,可以随意调整模型的参数,无需遵循任何规则。
题型:判断题