最新试题
人工智能训练师在模型训练过程中,不需要考虑数据泄露和隐私保护的问题。
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。
题型:判断题
强化学习中的Actor-Critic架构结合了基于值和基于策略的方法,其中Actor负责选择动作,Critic负责评估动作的价值。
题型:判断题
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。
题型:判断题
强化学习中的价值迭代和策略迭代是等价的,可以互相替代。
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,通常不需要考虑模型的计算成本。
题型:判断题
人工智能训练师在模型训练过程中,不需要考虑模型的鲁棒性和泛化能力。
题型:判断题
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。
题型:判断题
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。
题型:判断题