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医疗健康领域,人工智能在医学影像方面的应用被认为最不可能率先实现商业化。

答案:B

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当我们在分析一份数据的时候,如果发现这份数据的特征变量很多,成千上万,如果直接基于所有的特征变量进行分析,会浪费过多的时间成本及计算资源,为了应对这种情况,我们可以采用降维的方式对数据进行预处理,如下技术中,哪些属于降维技术
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-e2f8-c021-5dd340f22406.html
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以下激活函数中,不具有“正向无边界”特征的是?
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循环神经网络只能进行分类处理
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监督学习的数据不需要带标签等人为标注信息
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卷积神经网络作为一种常见的深度学习网络结构已被广泛接受,下列任务的主流方法中没有用到卷积神经网络的任务是
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通过迭代优化来近似求解的是()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-08b0-c021-5dd340f22406.html
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()是构建人工智能应用的四个核心组件,也是人工智能安全重点防护对象。
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属于Boosting的扩展变体有哪些。
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考虑以下问题: 假设我们有一个5层的神经网络,这个神经网络在使用一个4GB显存显卡时需要花费3个小时来完成训练。而在测试过程中,单个数据需要花费2秒的时间。 如果我们现在把架构变换一下,当评分是0.2和0.3时,分别在第2层和第4层添加Dropout,那么新架构的测试所用时间会变为多少?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-cf20-c021-5dd340f22411.html
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数据产品开发中,需要综合考虑三个不同的指标,下列哪项不是三项指标之一
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-f910-c021-5dd340f2240c.html
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题目内容
(
判断题
)
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医疗健康领域,人工智能在医学影像方面的应用被认为最不可能率先实现商业化。

答案:B

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相关题目
当我们在分析一份数据的时候,如果发现这份数据的特征变量很多,成千上万,如果直接基于所有的特征变量进行分析,会浪费过多的时间成本及计算资源,为了应对这种情况,我们可以采用降维的方式对数据进行预处理,如下技术中,哪些属于降维技术

A. 主成分分析

B. 因子分析

C. 独立主成分分析

D. SVM

解析:SVM解决分类问题

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-e2f8-c021-5dd340f22406.html
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以下激活函数中,不具有“正向无边界”特征的是?

A. ReLU

B. Sigmoid

C. softplus

D. Mish

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-c750-c021-5dd340f22406.html
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循环神经网络只能进行分类处理
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e200-c021-5dd340f22414.html
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监督学习的数据不需要带标签等人为标注信息

解析:需要

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-d648-c021-5dd340f22421.html
点击查看答案
卷积神经网络作为一种常见的深度学习网络结构已被广泛接受,下列任务的主流方法中没有用到卷积神经网络的任务是

A. 图像风格迁移&;&图像分割&;&人脸识别&;&房价预测

解析:主要应用

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-05d0-c021-5dd340f2241f.html
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通过迭代优化来近似求解的是()

A. 学习向量量化

B. k均值算法

C. 高斯混合聚类

D. 以上都不对

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-08b0-c021-5dd340f22406.html
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()是构建人工智能应用的四个核心组件,也是人工智能安全重点防护对象。

A. 人工智能业务

B. 人工智能算法

C. 人工智能训练数据

D. 机器学习框架平台

解析:主要应用

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-df10-c021-5dd340f22408.html
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属于Boosting的扩展变体有哪些。

A. AdaBoost

B. 随机森林

C. XGBoost

D. GBDT

解析:Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法,其典型代表包括AdaBoost,XGBoost和

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-c7a0-c021-5dd340f22408.html
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考虑以下问题: 假设我们有一个5层的神经网络,这个神经网络在使用一个4GB显存显卡时需要花费3个小时来完成训练。而在测试过程中,单个数据需要花费2秒的时间。 如果我们现在把架构变换一下,当评分是0.2和0.3时,分别在第2层和第4层添加Dropout,那么新架构的测试所用时间会变为多少?

A. 少于2s

B. 大于2s

C. 仍是2s

D. 说不准

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-cf20-c021-5dd340f22411.html
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数据产品开发中,需要综合考虑三个不同的指标,下列哪项不是三项指标之一

A. 查全率

B. 查准率

C. 响应时间

D. 响应速度

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-f910-c021-5dd340f2240c.html
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