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。

强化学习中的策略梯度方法直接对策略进行参数化，并通过梯度上升来优化期望回报。

数据标注的准确性和效率对机器学习模型的性能至关重要。

人工智能训练师在标注数据时可以忽略数据中的噪声和异常值。

人工智能训练师可以通过参与模型评估来改进数据标注的策略。

在模型训练中，人工智能训练师应该尽量使用更多的数据，无论数据质量如何。

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。

在训练人工智能模型时，数据的质量和数量对模型性能的影响不大。

数据标注是一个简单且重复性的工作，不需要太多思考和创新。

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。