答案：B
答案：B
A. int32
B. self
C. _name_
D. 40XL
解析：反向推理就是从目标出发，反向使用规则进行推理，即用规则结论与目标匹配，又产生新的模板，然后新模板再做同样的处理。
A. 给定标签
B. 离散
C. 分类
D. 回归
解析：在监督学习中，预测变量离散，称为分类，预测变量连续，称为回归，两者本质一样，都是对输入做预测，不过分类输出的是物体所属的类别，回归输出的是物体的值。答案选D
A. 抖动效应
B. 马太效应
C. 数据溢出
D. 内存不足
解析：康内尔大学发表了公平无偏的排序学习模型FairCO，可缓解检索排序马太效应的问题
A. Oxff
B. 0Xabc
C. 0x01
D. 0X9X
A. 远程
B. 本地
C. 云端
D. SAMBA
解析：主要应用
A. Adam的收敛速度比RMSprop慢
B. 相比于SGD或RMSprop等优化器，Adam的收敛效果是最好的
C. 对于轻量级神经网络，使用Adam比使用RMSprop更合适
D. 相比于Adam或RMSprop等优化器，SGD的收敛效果是最好的
A. 算法
B. 算力
C. 程序
D. 数据
解析：数据是一切AI模型的基础，完善数据的基础设施建设对于AI项目开发至关重要。
