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人工智能驱动数据安全治理加速向()方向演进。

A、自动化

B、智能化

C、高效化

D、精准化

答案:ABCD

解析:基础概念

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考虑某个具体问题时,你可能只有少量数据来解决这个问题。不过幸运的是你有一个类似问题已经预先训练好的神经网络。可以用下面哪种方法来利用这个预先训练好的网络?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-cb38-c021-5dd340f22412.html
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计算机视觉的主要研究方向分为图像分类、目标检测、目标跟踪和语义分割
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e9d0-c021-5dd340f22414.html
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通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率的技术称为聚集(aggregate)
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-edb8-c021-5dd340f2240a.html
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随着()在计算机视觉、语音识别以及自然语言处理领域取得的成功,近几年来,无论是在消费者端还是在企业端,已经有许多 依赖人工智能技术的应用臻于成熟,并开始渗透到我们生活的方方面面。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-e6e0-c021-5dd340f2241c.html
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()对隐含层的输入进行归一化,更好的尺度不变性(应对内部协变量偏移),更好的优化地形(输入处于不饱和区域,从而让梯度变大)
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pip命令也支持扩展名为.whl的文件直接安装Python扩展库。
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假设检查的步骤()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-2510-c021-5dd340f2240f.html
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分类是预测数据对象的离散类别,预测是用于数据对象的连续取值
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-edb8-c021-5dd340f2240f.html
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剪枝方法和程度对决策树泛化性能的影响相当显著,有实验研究表明,在数据带有噪声时通过剪枝甚至可将决策树的泛化性能提高()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-0c98-c021-5dd340f2240b.html
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无监督学习常常被用于(),用于在大量无标签数据中发现些什么。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-ea78-c021-5dd340f22409.html
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题目内容
(
多选题
)
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计算机知识技术题库

人工智能驱动数据安全治理加速向()方向演进。

A、自动化

B、智能化

C、高效化

D、精准化

答案:ABCD

解析:基础概念

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相关题目
考虑某个具体问题时,你可能只有少量数据来解决这个问题。不过幸运的是你有一个类似问题已经预先训练好的神经网络。可以用下面哪种方法来利用这个预先训练好的网络?

A. 把除了最后一层外所有的层都冻结,重新训练最后一层

B. 对新数据重新训练整个模型

C. 只对最后几层进行调参(fine tune)

D. 对每一层模型进行评估,选择其中的少数来用

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-cb38-c021-5dd340f22412.html
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计算机视觉的主要研究方向分为图像分类、目标检测、目标跟踪和语义分割

解析:正确

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e9d0-c021-5dd340f22414.html
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通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率的技术称为聚集(aggregate)
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-edb8-c021-5dd340f2240a.html
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随着()在计算机视觉、语音识别以及自然语言处理领域取得的成功,近几年来,无论是在消费者端还是在企业端,已经有许多 依赖人工智能技术的应用臻于成熟,并开始渗透到我们生活的方方面面。

A. 强化学习

B. 深度学习

C. 监督学习

D. 无监督学习

解析:随着深度学习在计算机视觉、语音识别以及自然语言处理领域取得的成功,近几年来,无论是在消费者端还是在企业端,已经有许多 依赖人工智能技术的应用臻于成熟,并开始渗透到我们生活的方方面 面

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-e6e0-c021-5dd340f2241c.html
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()对隐含层的输入进行归一化,更好的尺度不变性(应对内部协变量偏移),更好的优化地形(输入处于不饱和区域,从而让梯度变大)

A. 归一化

B. 白化

C. 数据增强

D. 批量归一化

解析:批量归一化对隐含层的输入进行归一化,更好的尺度不变性(应对内部协变量偏移),更好的优化地形(输入处于不饱和区域,从而让梯度变大)

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-ee60-c021-5dd340f2241e.html
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pip命令也支持扩展名为.whl的文件直接安装Python扩展库。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-fa68-c021-5dd340f22410.html
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假设检查的步骤()。

A. 提出假设

B. 设定检验水准

C. 选定统计方法

D. 确定检验假设成立的可能性P大小并判断

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-2510-c021-5dd340f2240f.html
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分类是预测数据对象的离散类别,预测是用于数据对象的连续取值
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-edb8-c021-5dd340f2240f.html
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剪枝方法和程度对决策树泛化性能的影响相当显著,有实验研究表明,在数据带有噪声时通过剪枝甚至可将决策树的泛化性能提高()。

A. 0.2

B. 0.25

C. 30%  

D. 0.35

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-0c98-c021-5dd340f2240b.html
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无监督学习常常被用于(),用于在大量无标签数据中发现些什么。

A. 数据挖掘

B. 数据分析

C. 数据读取

D. 数据整理

解析:无监督学习常常被用于数据挖掘,用于在大量无标签数据中发现些什么。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-ea78-c021-5dd340f22409.html
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