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在训练人工智能模型时,必须对所有的数据进行标注。
人工智能
模型
标注
发布时间:
2024-06-06 07:23:16
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1.
模型训练过程中需要大量已标注的数据,因此在模型训练之前需要进行数据标注作业。ModelArts数据标注功能支持以下哪些标注方法? 选项: A:团队标注 B:智能标注 C:人工标注 D:随机标注
2.
在EasyDL智能云平台上进行图像分类模型训练,训练数据的质量会影响模型的效果,下列哪一选项不会改善数据质量? 选项:A、通过复制增加训练数据的数量B、删除掉特征不清晰的照片数据C、将错误的标注信息进行正确标注D、增加不同的训练照片数据,丰富数据的多样性
3.
监督学习需要有大量标注好的数据集来对模型进行训练。 *A.正确B.错误
4.
根据本章所学内容,在导入训练数据集之前,对训练数据进行()可以改善模型的训练效果。
5.
进行模型训练之前,需要先把标注好的数据进行分类。训练有监督学习模型时会将数据集划分为(任务7)(任务1) 选项:A、训练集B、验证集C、测试集D、开发集E、备份集
6.
【单选题】机器学习排序系统由4个步骤正确顺序是() A. 人工标注训练数据、学习分类函数、文档特征抽取、在实际搜索系统中采取机器学习模型 B. 人工标注训练数据、学习分类函数、在实际搜索系统中采取机器学习模型、文档特征抽取 C. 人工标注训练数据、文档特征抽取、学习分类函数、在实际搜索系统中采取机器学习模型 D. 学习分类函数、人工标注训练数据、文档特征抽取、在实际搜索系统中采取机器学习模型
7.
训练数据,是指被用于训练机器学习模型的标注或者()。 选项:A、数据更新集B、学习模型集C、合称数据集D、基准数据集
8.
在人工智能项目中,()因素最容易导致模型出现偏差。 选项: A:训练数据不足 B:训练数据过拟合 C:训练数据不具代表性 D:训练数据包含噪声
9.
为进行分类模型的训练和性能评价,需要将输入的标注数据划分为________和______。 选项: A:数据的特征; B:数据的类标; C:训练集; D:测试集
10.
根据第一章多学内容,在导入训练数据集之前,对训练数据集进行____可以改善模型的训练效果。
11.
在训练深度学习模型时,什么是过拟合? 选项: A: 模型在训练数据上表现良好,但在测试数据上表现差 B: 模型在训练数据和测试数据上表现都差 C: 模型在训练数据和测试数据上表现都良好 D: 模型无法收
12.
中国大学MOOC: 为进行分类模型的训练和性能评价,需要将输入的标注数据划分为________和______。
13.
对训练好的模型使用( )对模型进行评估测试,验证模型是否达到业务需求。 选项:A、测试数据集B、验证数据集C、训练数据集D、结果数据集
14.
机器学习过程中对学习的数据进行标注的目的是为了在监督学习训练中使用
15.
在进行模型训练之前,不需要对Iris数据集进行任何处理。选项: A:对 B:错
16.
在训练模型时,数据样本数较少容易造成过拟合 选项: A、对 B、错
17.
【多选题】为进行分类模型的训练和性能评价,需要将输入的标注数据划分为________和______。 A. 数据的特征 B. 数据的类标 C. 训练集 D. 测试集
18.
以下对模型微调描述错误的是( )。 选项: A、模型微调可以提升训练效率 B、模型微调占用更大的计算资源 C、将新数据加入预训练过的模型进行训练 D、数据集与预训练模型的数据集相似,但数据量小的时候,可以选择模型微调
19.
在人工智能算法中,导致模型过拟合的原因包括( )。 选项: A: 训练数据集过大 B: 模型过度复杂 C: 模型过度训练 D: 计算机硬件不够好
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