A.知識蒸餾
B.量化
C.剪枝
D.共享權(quán)重
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A.能夠處理大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)
B.需要少量人工干預(yù)
C.可以自我學(xué)習(xí)和改進(jìn)
D.對數(shù)據(jù)質(zhì)量要求較低
A.與環(huán)境交互獲取獎勵(lì)
B.需要明確的目標(biāo)
C.依賴預(yù)先收集的數(shù)據(jù)
D.通過試錯(cuò)學(xué)習(xí)策略
A.需要標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)
B.可以用于分類和回歸任務(wù)
C.不需要人工干預(yù)
D.可以發(fā)現(xiàn)未知的模式或關(guān)聯(lián)
A.聚類分析
B.關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)
C.支持向量機(jī)
D.降維
A.自動化的特征工程
B.自動化的模型選擇
C.需要人工干預(yù)
最新試題
在機(jī)器學(xué)習(xí)中，核技巧（KernelTrick）主要用于解決什么問題（）？
在自然語言處理中，哪些方法可以用于提升自動文本摘要的生成效果（）？
在自然語言處理中，哪些技術(shù)適用于提升問答系統(tǒng)的性能（）？
在自然語言處理任務(wù)中，哪些技術(shù)適用于提升實(shí)體識別和文本理解的準(zhǔn)確性和效率（）？
在自然語言處理中，哪些方法可以用于提升文本分類、情感分析和實(shí)體識別的準(zhǔn)確性（）？
在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，"早停法"（EarlyStopping）策略的應(yīng)用目的是什么（）？
在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，哪些技術(shù)可以用于加速模型收斂和提高穩(wěn)定性（）？
反向傳播算法和梯度下降算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的主要區(qū)別是什么（）？
在自然語言處理任務(wù)中，哪些技術(shù)適用于改善實(shí)體識別和關(guān)系抽取的效果（）？
進(jìn)行模型訓(xùn)練之前，需要先把標(biāo)注好的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。訓(xùn)練有監(jiān)督學(xué)習(xí)模型時(shí)會將數(shù)據(jù)集劃分為（）。