2025年事業(yè)單位招聘考試綜合類專業(yè)能力測試試卷（工程類）——人工智能工程案例分析考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單項(xiàng)選擇題（本大題共20小題，每小題1分，共20分。在每小題列出的四個選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是最符合題目要求的。請將正確選項(xiàng)字母填在答題卡相應(yīng)位置上。）1.小王同學(xué)，你想想啊，人工智能工程在實(shí)際應(yīng)用中，最重要的基礎(chǔ)是什么？A是算法，B是數(shù)據(jù)，C是算力，D是模型。對，就是數(shù)據(jù)，沒有數(shù)據(jù)，再好的算法也白搭，就像無源之水一樣，明白不？2.小李老師最近在教你們?nèi)斯ぶ悄芄こ蹋嬖V你們，機(jī)器學(xué)習(xí)里面的監(jiān)督學(xué)習(xí)，和哪種學(xué)習(xí)方式是相對的？A是強(qiáng)化學(xué)習(xí)，B是無監(jiān)督學(xué)習(xí)，C是半監(jiān)督學(xué)習(xí)，D是遷移學(xué)習(xí)。沒錯，是無監(jiān)督學(xué)習(xí)，監(jiān)督學(xué)習(xí)是有標(biāo)簽的，而無監(jiān)督學(xué)習(xí)就是沒標(biāo)簽，自己找規(guī)律，挺有意思的，對不對？3.你們看啊，深度學(xué)習(xí)里面，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）主要用在什么地方？A是自然語言處理，B是圖像識別，C是語音識別，D是推薦系統(tǒng)。對，是圖像識別，你們想想看，圖像有空間結(jié)構(gòu)，CNN就能捕捉這種結(jié)構(gòu)，太神奇了！4.小張同學(xué)，你想想，機(jī)器學(xué)習(xí)里面的過擬合是什么意思？A是模型太簡單，B是模型太復(fù)雜，C是數(shù)據(jù)太少，D是數(shù)據(jù)太多。對，是模型太復(fù)雜，把訓(xùn)練數(shù)據(jù)里的噪聲都學(xué)進(jìn)去了，結(jié)果在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)就差了，就像學(xué)得太死板一樣，不靈活。5.小劉老師講過，人工智能工程里面，常用的優(yōu)化算法有哪些？A是梯度下降，B是遺傳算法，C是粒子群算法，D都是。沒錯，都是，梯度下降是基礎(chǔ)，遺傳算法和粒子群算法也是常用的，特別是復(fù)雜優(yōu)化問題，用它們效果更好。6.你們想想，人工智能工程里面，常用的激活函數(shù)有哪些？A是ReLU，B是sigmoid，C是tanh，D都是。對，都是，ReLU是現(xiàn)在用的最多的，因?yàn)樗?jì)算簡單，而且解決了梯度消失問題，sigmoid和tanh也是經(jīng)典的，但用得少一些。7.小王同學(xué)，你想想，人工智能工程里面，常用的損失函數(shù)有哪些？A是均方誤差，B是交叉熵，C是Hinge損失，D都是。沒錯，都是，均方誤差主要用于回歸問題，交叉熵主要用于分類問題，Hinge損失主要用于支持向量機(jī)。8.小李老師告訴你們，人工智能工程里面，常用的正則化方法有哪些？A是L1正則化，B是L2正則化，C是Dropout，D都是。對，都是，L1正則化可以用來做特征選擇，L2正則化可以防止過擬合，Dropout也是一種防止過擬合的方法，通過隨機(jī)丟棄神經(jīng)元。9.小張同學(xué)，你想想，人工智能工程里面，常用的特征工程方法有哪些？A是特征縮放，B是特征編碼，C是特征選擇，D都是。沒錯，都是，特征縮放可以保證不同特征的尺度一致，特征編碼可以把類別特征變成數(shù)值特征，特征選擇可以選最重要的特征，提高模型性能。10.小劉老師講過，人工智能工程里面，常用的模型評估方法有哪些？A是準(zhǔn)確率，B是召回率，C是F1分?jǐn)?shù)，D都是。對，都是，準(zhǔn)確率是分類模型最常用的評估指標(biāo)，召回率是衡量模型找出正樣本的能力，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均。11.你們想想，人工智能工程里面，常用的模型選擇方法有哪些？A是交叉驗(yàn)證，B是網(wǎng)格搜索，C是隨機(jī)搜索，D都是。沒錯，都是，交叉驗(yàn)證可以用來評估模型的泛化能力，網(wǎng)格搜索和隨機(jī)搜索可以用來選擇模型超參數(shù)，效果都不錯。12.小王同學(xué)，你想想，人工智能工程里面，常用的模型集成方法有哪些？A是裝袋法，B是提升法，C是堆疊法，D都是。對，都是，裝袋法通過多次采樣構(gòu)建多個模型，提升法通過迭代構(gòu)建多個模型，堆疊法通過組合多個模型的結(jié)果，效果通常最好。13.小李老師告訴你們，人工智能工程里面，常用的模型解釋方法有哪些？A是LIME，B是SHAP，C是可解釋性AI，D都是。沒錯，都是，LIME通過局部解釋模型，SHAP通過全局解釋模型，可解釋性AI是一個broader的概念，包括很多方法。14.小張同學(xué)，你想想，人工智能工程里面，常用的模型部署方法有哪些？A是Docker，B是Kubernetes，C是微服務(wù)，D都是。對，都是，Docker可以用來容器化模型，Kubernetes可以用來管理容器，微服務(wù)可以用來分布式部署模型，方便擴(kuò)展和維護(hù)。15.小劉老師講過，人工智能工程里面，常用的模型監(jiān)控方法有哪些？A是模型漂移檢測，B是性能監(jiān)控，C是日志分析，D都是。對，都是，模型漂移檢測可以檢測模型性能是否下降，性能監(jiān)控可以實(shí)時監(jiān)控模型運(yùn)行狀態(tài)，日志分析可以用來發(fā)現(xiàn)模型問題。16.你們想想，人工智能工程里面，常用的模型版本管理方法有哪些？A是Git，B是DVC，C是MLflow，D都是。沒錯，都是，Git可以用來管理代碼，DVC可以用來管理數(shù)據(jù)，MLflow可以用來管理整個機(jī)器學(xué)習(xí)生命周期，包括實(shí)驗(yàn)跟蹤、模型打包、模型部署等。17.小王同學(xué)，你想想，人工智能工程里面，常用的模型安全方法有哪些？A是模型對抗攻擊防御，B是模型竊取防御，C是模型數(shù)據(jù)隱私保護(hù)，D都是。對，都是，模型對抗攻擊防御可以防止模型被惡意攻擊，模型竊取防御可以防止模型被竊取，模型數(shù)據(jù)隱私保護(hù)可以保護(hù)數(shù)據(jù)隱私。18.小李老師告訴你們，人工智能工程里面，常用的模型倫理方法有哪些？A是公平性，B是可解釋性，C是無偏見，D都是。沒錯，都是，公平性可以保證模型對不同群體一視同仁，可解釋性可以讓人理解模型決策，無偏見可以防止模型有偏見。19.小張同學(xué)，你想想，人工智能工程里面，常用的模型評估指標(biāo)有哪些？A是AUC，B是ROC，C是PR曲線，D都是。對，都是，AUC是ROC曲線下的面積，ROC曲線可以用來評估模型的區(qū)分能力，PR曲線可以用來評估模型的召回率，特別是在正樣本較少的情況下。20.小劉老師講過，人工智能工程里面，常用的模型優(yōu)化方法有哪些？A是參數(shù)調(diào)整，B是數(shù)據(jù)增強(qiáng)，C是模型結(jié)構(gòu)調(diào)整，D都是。對，都是，參數(shù)調(diào)整可以優(yōu)化模型性能，數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以增加數(shù)據(jù)量，模型結(jié)構(gòu)調(diào)整可以優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，效果都不錯。二、多項(xiàng)選擇題（本大題共10小題，每小題2分，共20分。在每小題列出的五個選項(xiàng)中，只有兩項(xiàng)是最符合題目要求的。請將正確選項(xiàng)字母填在答題卡相應(yīng)位置上。）1.小王同學(xué)，你想想，人工智能工程里面，常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法有哪些？A是線性回歸，B是邏輯回歸，C是決策樹，D是支持向量機(jī)，E是K近鄰。沒錯，都是，這些算法都是經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，你們要好好掌握。2.小李老師告訴你們，人工智能工程里面，常用的深度學(xué)習(xí)模型有哪些？A是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，B是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，C是Transformer，D是生成對抗網(wǎng)絡(luò)，E是強(qiáng)化學(xué)習(xí)。對，前四個都是，Transformer現(xiàn)在用得特別多，尤其是在自然語言處理領(lǐng)域，強(qiáng)化學(xué)習(xí)雖然不是模型，但也是深度學(xué)習(xí)的一個重要分支。3.小張同學(xué)，你想想，人工智能工程里面，常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法有哪些？A是數(shù)據(jù)清洗，B是數(shù)據(jù)集成，C是數(shù)據(jù)變換，D是數(shù)據(jù)規(guī)約，E是特征提取。沒錯，都是，這些方法都是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要步驟，可以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，提升模型性能。4.小劉老師講過，人工智能工程里面，常用的模型評估指標(biāo)有哪些？A是精確率，B是召回率，C是F1分?jǐn)?shù)，D是AUC，E是KS值。對，前四個都是，KS值也是一種常用的評估指標(biāo)，特別是在分類問題中，可以用來衡量模型的區(qū)分能力。5.你們想想，人工智能工程里面，常用的模型集成方法有哪些？A是裝袋法，B是提升法，C是堆疊法，D是Bagging，E是Boosting。沒錯，都是，Bagging和Boosting是裝袋法和提升法的具體實(shí)現(xiàn)，效果都不錯，你們要好好理解它們的區(qū)別。6.小王同學(xué)，你想想，人工智能工程里面，常用的模型解釋方法有哪些？A是LIME，B是SHAP，C是部分依賴圖，D是特征重要性，E是可解釋性AI。對，前四個都是，可解釋性AI是一個broader的概念，包括很多方法，你們要好好理解這些方法的原理和應(yīng)用場景。7.小李老師告訴你們，人工智能工程里面，常用的模型部署方法有哪些？A是Docker，B是Kubernetes，C是微服務(wù)，D是模型即服務(wù)，E是API接口。沒錯，都是，這些方法都是模型部署的常用方式，可以提高模型的可用性和可擴(kuò)展性。8.小張同學(xué)，你想想，人工智能工程里面，常用的模型監(jiān)控方法有哪些？A是模型漂移檢測，B是性能監(jiān)控，C是日志分析，D是A/B測試，E是模型版本管理。對，前三個都是，A/B測試也是一種常用的模型監(jiān)控方法，可以用來比較不同模型的性能，模型版本管理雖然不是監(jiān)控方法，但也是很重要的一環(huán)。9.小劉老師講過，人工智能工程里面，常用的模型安全方法有哪些？A是模型對抗攻擊防御，B是模型竊取防御，C是模型數(shù)據(jù)隱私保護(hù)，D是差分隱私，E是同態(tài)加密。對，前三個都是，差分隱私和同態(tài)加密也是常用的模型安全方法，可以提高模型的安全性，你們要好好理解它們的原理和應(yīng)用場景。10.你們想想，人工智能工程里面，常用的模型倫理方法有哪些？A是公平性，B是可解釋性，C是無偏見，D是透明性，E是問責(zé)制。沒錯，都是，這些方法都是模型倫理的重要方面，可以提高模型的社會責(zé)任感和可信度。三、判斷題（本大題共10小題，每小題1分，共10分。請判斷下列各題的敘述是否正確，正確的填“√”，錯誤的填“×”。請將答案填在答題卡相應(yīng)位置上。）1.小王同學(xué)，你想想，人工智能工程里面，深度學(xué)習(xí)模型一定是比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型更復(fù)雜的。對吧？深度學(xué)習(xí)模型參數(shù)多，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，一般來說是這樣，但也不是絕對的，有些簡單的深度學(xué)習(xí)模型可能比復(fù)雜的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型效果還好，關(guān)鍵是要看具體問題。2.小李老師講過，人工智能工程里面，監(jiān)督學(xué)習(xí)一定需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)。沒錯，監(jiān)督學(xué)習(xí)需要標(biāo)簽，沒有標(biāo)簽就沒辦法訓(xùn)練，所以數(shù)據(jù)量一般較大，否則模型效果很難保證。3.你們想想，人工智能工程里面，無監(jiān)督學(xué)習(xí)就一定不能用來做聚類分析？不對，無監(jiān)督學(xué)習(xí)最常用的應(yīng)用就是聚類分析，比如K均值聚類、層次聚類等等，都是無監(jiān)督學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用。4.小張同學(xué)，你想想，人工智能工程里面，過擬合一定是因?yàn)槟Ｐ吞珡?fù)雜了？不完全是這樣，過擬合也可能是因?yàn)橛?xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量太差，比如有噪聲、有偏差等等，也會導(dǎo)致模型學(xué)到了噪聲，出現(xiàn)過擬合。5.小劉老師講過，人工智能工程里面，交叉驗(yàn)證一定比單一驗(yàn)證更準(zhǔn)確？也不是絕對的，交叉驗(yàn)證可以用來評估模型的泛化能力，但計(jì)算量也更大，有時候單一驗(yàn)證可能更方便，而且如果數(shù)據(jù)量很大，交叉驗(yàn)證和單一驗(yàn)證的結(jié)果可能差別不大。6.你們想想，人工智能工程里面，激活函數(shù)就一定是非線性函數(shù)？對，激活函數(shù)的作用就是引入非線性，如果沒有非線性，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就只能擬合線性關(guān)系，也就失去了意義。7.小王同學(xué)，你想想，人工智能工程里面，損失函數(shù)就一定是越小越好？沒錯，損失函數(shù)衡量的是模型預(yù)測和真實(shí)值之間的差距，差距越小，損失函數(shù)的值就越小，模型效果就越好。8.小李老師告訴你們，人工智能工程里面，正則化就一定能防止過擬合？也不是絕對的，正則化可以減少過擬合，但也不能完全消除過擬合，特別是當(dāng)數(shù)據(jù)量不足的時候，正則化的效果有限。9.小張同學(xué)，你想想，人工智能工程里面，特征工程就一定比模型選擇更重要？這也不是絕對的，特征工程和模型選擇都很重要，哪個更重要取決于具體問題，有時候特征工程起的作用更大，有時候模型選擇起的作用更大。10.小劉老師講過，人工智能工程里面，模型評估就一定要用測試集？對，模型評估要使用未見數(shù)據(jù)，否則就會高估模型的泛化能力，使用測試集可以更準(zhǔn)確地評估模型的性能。四、簡答題（本大題共5小題，每小題4分，共20分。請根據(jù)題目要求，簡要回答問題。請將答案寫在答題卡相應(yīng)位置上。）1.小王同學(xué)，你想想，人工智能工程里面，監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要區(qū)別是什么？監(jiān)督學(xué)習(xí)需要標(biāo)簽，無監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要標(biāo)簽，這是最根本的區(qū)別。監(jiān)督學(xué)習(xí)用于分類和回歸，無監(jiān)督學(xué)習(xí)用于聚類、降維等，目標(biāo)也不一樣。2.小李老師告訴你們，人工智能工程里面，深度學(xué)習(xí)模型有哪些常見的優(yōu)化算法？梯度下降及其變種，比如Adam、RMSprop等，都是常用的優(yōu)化算法，它們可以幫助模型更快地收斂，找到更好的解。3.你們想想，人工智能工程里面，人工智能工程里面，常用的特征工程方法有哪些？特征縮放、特征編碼、特征選擇等，都是常用的特征工程方法，可以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，提升模型性能。4.小張同學(xué)，你想想，人工智能工程里面，人工智能工程里面，常用的模型評估指標(biāo)有哪些？準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)、AUC等，都是常用的模型評估指標(biāo)，可以根據(jù)具體問題選擇合適的指標(biāo)。5.小劉老師講過，人工智能工程里面，人工智能工程里面，常用的模型集成方法有哪些？裝袋法、提升法、堆疊法，都是常用的模型集成方法，可以提高模型的泛化能力和魯棒性。五、論述題（本大題共1小題，共10分。請根據(jù)題目要求，結(jié)合實(shí)際案例，詳細(xì)論述問題。請將答案寫在答題卡相應(yīng)位置上。）小王同學(xué)，你想想，人工智能工程在實(shí)際應(yīng)用中，如何解決過擬合問題？過擬合是一個常見的問題，特別是當(dāng)模型太復(fù)雜、數(shù)據(jù)量不足的時候，很容易出現(xiàn)過擬合。解決過擬合問題，可以從多個方面入手。首先，可以嘗試簡化模型，比如減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)、減少每層的神經(jīng)元數(shù)量等，這樣模型就不那么復(fù)雜，過擬合的可能性就降低了。其次，可以增加數(shù)據(jù)量，比如使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行變換，生成更多的數(shù)據(jù)，這樣模型就有更多的學(xué)習(xí)材料，過擬合的可能性就降低了。第三，可以使用正則化技術(shù)，比如L1正則化、L2正則化等，對模型的參數(shù)進(jìn)行約束，防止模型過于復(fù)雜，過擬合的可能性就降低了。第四，可以使用Dropout技術(shù)，隨機(jī)丟棄一些神經(jīng)元，這樣模型就不會過于依賴于某些神經(jīng)元，過擬合的可能性就降低了。第五，可以使用早停技術(shù)，當(dāng)模型在驗(yàn)證集上的性能不再提升時，就停止訓(xùn)練，防止模型繼續(xù)過擬合。最后，可以嘗試使用不同的模型，比較它們的性能，選擇泛化能力更好的模型?？傊?，解決過擬合問題，需要綜合運(yùn)用多種方法，才能取得好的效果。你們可以想想，在實(shí)際應(yīng)用中，哪些方法用得比較多，哪些方法效果更好，為什么？這需要你們結(jié)合實(shí)際案例，深入思考，才能真正掌握。本次試卷答案如下一、單項(xiàng)選擇題1.B數(shù)據(jù)是人工智能的基石，沒有數(shù)據(jù)，再好的算法也無法運(yùn)行，就像沒有水，植物無法生長一樣。2.B無監(jiān)督學(xué)習(xí)與監(jiān)督學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的兩大主要類別，監(jiān)督學(xué)習(xí)需要標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，而無監(jiān)督學(xué)習(xí)則不需要。3.B卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特別適合處理具有空間結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，如圖像，能夠有效捕捉圖像中的空間層次關(guān)系。4.B模型過于復(fù)雜時，會學(xué)習(xí)到訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)，導(dǎo)致在新的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳，這就是過擬合。5.D這四種都是常用的優(yōu)化算法，梯度下降是基礎(chǔ)，遺傳算法和粒子群算法在處理復(fù)雜優(yōu)化問題時表現(xiàn)優(yōu)異。6.D這四種都是常用的激活函數(shù)，ReLU因其計(jì)算效率和緩解梯度消失問題而廣受歡迎，sigmoid和tanh是早期的激活函數(shù)。7.D這四種都是常用的損失函數(shù)，均方誤差用于回歸問題，交叉熵用于分類問題，Hinge損失用于支持向量機(jī)。8.D這四種都是常用的正則化方法，L1正則化可用于特征選擇，L2正則化可防止過擬合，Dropout是另一種防止過擬合的有效方法。9.D這四種都是常用的特征工程方法，特征縮放確保不同特征的尺度一致，特征編碼將類別特征轉(zhuǎn)換為數(shù)值特征，特征選擇則選取最重要的特征。10.D這四種都是常用的模型評估指標(biāo)，準(zhǔn)確率衡量模型預(yù)測正確的比例，召回率衡量模型找出正樣本的能力，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均。11.D這四種都是常用的模型選擇方法，交叉驗(yàn)證用于評估模型泛化能力，網(wǎng)格搜索和隨機(jī)搜索用于選擇模型超參數(shù)。12.D這四種都是常用的模型集成方法，裝袋法通過多次采樣構(gòu)建多個模型，提升法通過迭代構(gòu)建多個模型，堆疊法通過組合多個模型的結(jié)果。13.D這四種都是常用的模型解釋方法，LIME通過局部解釋模型，SHAP通過全局解釋模型，可解釋性AI是一個更廣泛的概念。14.D這四種都是常用的模型部署方法，Docker用于容器化模型，Kubernetes用于管理容器，微服務(wù)用于分布式部署模型。15.D這四種都是常用的模型監(jiān)控方法，模型漂移檢測用于檢測模型性能下降，性能監(jiān)控用于實(shí)時監(jiān)控模型運(yùn)行狀態(tài)，日志分析用于發(fā)現(xiàn)模型問題。16.D這四種都是常用的模型版本管理方法，Git用于管理代碼，DVC用于管理數(shù)據(jù)，MLflow用于管理整個機(jī)器學(xué)習(xí)生命周期。17.D這四種都是常用的模型安全方法，模型對抗攻擊防御用于防止模型被惡意攻擊，模型竊取防御用于防止模型被竊取，模型數(shù)據(jù)隱私保護(hù)用于保護(hù)數(shù)據(jù)隱私。18.D這四種都是常用的模型倫理方法，公平性確保模型對不同群體一視同仁，可解釋性讓人理解模型決策，無偏見防止模型有偏見。19.D這四種都是常用的模型評估指標(biāo)，AUC是ROC曲線下的面積，ROC曲線用于評估模型區(qū)分能力，PR曲線用于評估模型召回率。20.D這四種都是常用的模型優(yōu)化方法，參數(shù)調(diào)整優(yōu)化模型性能，數(shù)據(jù)增強(qiáng)增加數(shù)據(jù)量，模型結(jié)構(gòu)調(diào)整優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)。二、多項(xiàng)選擇題1.ABCDE線性回歸、邏輯回歸、決策樹、支持向量機(jī)、K近鄰都是經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，值得深入學(xué)習(xí)。2.ABCD卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer、生成對抗網(wǎng)絡(luò)都是常用的深度學(xué)習(xí)模型，各有特點(diǎn)和應(yīng)用場景。3.ABCDE數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)規(guī)約、特征提取都是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要步驟，對提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和模型性能至關(guān)重要。4.ABCD精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)、AUC都是常用的模型評估指標(biāo)，可以根據(jù)具體問題選擇合適的指標(biāo)。5.ABCDE裝袋法、提升法、堆疊法、Bagging、Boosting都是常用的模型集成方法，可以提高模型的泛化能力和魯棒性。6.ABCDLIME、SHAP、部分依賴圖、特征重要性都是常用的模型解釋方法，可以幫助我們理解模型的決策過程。7.ABCDEDocker、Kubernetes、微服務(wù)、模型即服務(wù)、API接口都是常用的模型部署方法，可以提高模型的可用性和可擴(kuò)展性。8.ABCD模型漂移檢測、性能監(jiān)控、日志分析、A/B測試都是常用的模型監(jiān)控方法，可以幫助我們及時發(fā)現(xiàn)模型問題。9.ABCD模型對抗攻擊防御、模型竊取防御、模型數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、差分隱私都是常用的模型安全方法，可以提高模型的安全性。10.ABCDE公平性、可解釋性、無偏見、透明性、問責(zé)制都是模型倫理的重要方面，可以提高模型的社會責(zé)任感和可信度。三、判斷題1.×深度學(xué)習(xí)模型參數(shù)多，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，一般來說比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型更復(fù)雜，但也有例外情況。2.√監(jiān)督學(xué)習(xí)需要標(biāo)簽數(shù)據(jù)，沒有標(biāo)簽數(shù)據(jù)就無法進(jìn)行訓(xùn)練，所以一般需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)。3.×無監(jiān)督學(xué)習(xí)最常用的應(yīng)用就是聚類分析，如K均值聚類、層次聚類等，都是無監(jiān)督學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用。4.×過擬合也可能是因?yàn)橛?xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量太差，比如有噪聲、有偏差等，也會導(dǎo)致模型學(xué)到了噪聲，出現(xiàn)過擬合。5.×交叉驗(yàn)證可以用來評估模型的泛化能力，但計(jì)算量也更大，有時候單一驗(yàn)證可能更方便，且結(jié)果可能差別不大。6.√激活函數(shù)的作用就是引入非線性，如果沒有非線性，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就只能擬合線性關(guān)系，也就失去了意義。7.√損失函數(shù)衡量的是模型預(yù)測和真實(shí)值之間的差距，差距越小，損失函數(shù)的值就越小，模型效果就越好。8.×正則化可以減少過擬合，但也不能完全消除過擬合，特別是當(dāng)數(shù)據(jù)量不足時，正則化的效果有限。9.×特征工程和模型選擇都很重要，哪個更重要取決于具體問題，有時候特征工程起的作用更大，有時候模型選擇起的作用更大。10.√模型評估要使用未見數(shù)據(jù)，否則就會高估模型的泛化能力，使用測試集可以更準(zhǔn)確地評估模型的性能。四、簡答題1.監(jiān)督學(xué)習(xí)需要標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，而無監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要標(biāo)簽數(shù)據(jù)，這是它們最根本的區(qū)別。監(jiān)督學(xué)習(xí)用于分類和回