判断题在模型训练中,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。
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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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人工智能训练师在标注数据时可以忽略数据中的噪声和异常值。
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人工智能训练师应该定期与业务团队沟通,了解业务需求的变化。
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在处理文本数据时,人工智能训练师不需要进行文本清洗和预处理。
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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。
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人工智能训练师只负责数据标注,不负责模型调优。
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强化学习中的智能体Agent通常与环境进行交互,以获取奖励信号来指导学习。
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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。
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人工智能训练师的工作完全依赖于自动化工具,不需要人工干预。
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强化学习只能用于解决离散动作空间的问题,无法处理连续动作空间。
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