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给人脸打上标签再让模型进行学习训练的方法,属于()
A: 无监督学习
B: 半监督学习
C: 监督学习
D: 强化学习
学习
监督
人脸
发布时间:
2024-06-05 15:37:08
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1.
通过训练有标记的数据,形成模型后再让计算机对新的数据进行分类,属于人工智能中的()。 选项: A、无监督学习 B、有监督学习 C、半监督学习 D、强化学习
2.
使用含有标签的训练样本进行模型训练,对应的机器学习方法是:选项: A:无监督学习; B:有监督学习; C:强化学习; D:深度学习
3.
有特征,有部分标签的机器学习属于()。A、监督学习B、半监督学习C、无监督学习D、强化学习
4.
有特征,有部分标签的机器学习属于()。A、监督学习B、半监督学习C、无监督学习D、强化学习
5.
()算法的训练数据集只有特征,没有标签 选项:A、有监督学习B、半监督学习C、无监督学习D、强化学习
6.
有特征,无标签的机器学习是()A、监督学习B、半监督学习C、无监督学习D、强化学习
7.
有特征,有部分标签的机器学习属于( )。 选项: A、监督学习 B、无监督学习 C、半监督学习 D、强化学习
8.
学习没有标签的数据集的机器学习方法是?() 选项: A、监督学习 B、无监督学习 C、半监督学习 D、强化学习
9.
有特征,有部分标签的机器学习属于()A.监督学习B.半监督学习C.无监督学习D.强化学习
10.
有特征,有部分标签的机器学习属于()。A.无监督学习B.监督学习C.强化学习D.半监督学习
11.
按照学习方法分,机器学习模型可以分为有监督学习,半监督学习,无监督学习,迁移学习和强化学习。
12.
以下属于机器学习的是() 选项: A:监督式学习$;$非监督式学习$;$半监督式学习$;$强化学习 B:监督式学习$;$非监督式学习$;$半监督式学习$;$强化学习 C:监督式学习$;$非监督式学习$;$半监督式学习$;$强化学习 D:监督式学习$;$非监督式学习$;$半监督式学习$;$强化学习 E:监督式学习$;$非监督式学习$;$半监督式学习$;$强化学习 F:监督式学习$;$非监督式学习$;$半监督式学习$;$强化学习
13.
有特征,无标签的机器学习是()A.监督学习B.半监督学习C.无监督学习D.强化学习
14.
机器学习模型,依据学习的数据是否打上标记,可以分为( ) 选项:A、有监督学习 B、无监督学习 C、半监督学习 D、聚类
15.
以下哪些方法可以用于大模型预训练? 选项: A:自监督学习 B:半监督学习 C:有监督学习 D:强化学习
16.
1、有特征,无标签的机器学习是() 选项:A.监督学习|B.半监督学习|C.无监督学习|D.强化学习
17.
【单选题】有特征,有部分标签的机器学习属于()。 A. 监督学习 B. 半监督学习 C. 无监督学习 D. 强化学习
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