大數(shù)據(jù)強(qiáng)化學(xué)習(xí)工程師崗位考試試卷及答案_第1頁
大數(shù)據(jù)強(qiáng)化學(xué)習(xí)工程師崗位考試試卷及答案_第2頁
大數(shù)據(jù)強(qiáng)化學(xué)習(xí)工程師崗位考試試卷及答案_第3頁
大數(shù)據(jù)強(qiáng)化學(xué)習(xí)工程師崗位考試試卷及答案_第4頁
大數(shù)據(jù)強(qiáng)化學(xué)習(xí)工程師崗位考試試卷及答案_第5頁
全文預(yù)覽已結(jié)束

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

大數(shù)據(jù)強(qiáng)化學(xué)習(xí)工程師崗位考試試卷及答案一、單項(xiàng)選擇題(每題2分,共10題)1.以下哪種算法常用于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的策略優(yōu)化?()A.SGDB.Q-learningC.DFS答案:B2.大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中,HBase屬于()存儲(chǔ)系統(tǒng)。A.關(guān)系型B.非關(guān)系型C.文檔型答案:B3.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,智能體與環(huán)境交互的基本元素不包括()A.狀態(tài)B.動(dòng)作C.模型答案:C4.以下哪個(gè)不是大數(shù)據(jù)處理框架()A.SparkB.KafkaC.MySQL答案:C5.Q-learning算法屬于()A.基于策略B.無模型C.基于模型答案:B6.常用的大數(shù)據(jù)分析語言是()A.C++B.PythonC.Java答案:B7.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)是最大化()A.即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)B.長期累積獎(jiǎng)勵(lì)C.狀態(tài)價(jià)值答案:B8.分布式文件系統(tǒng)HDFS的主節(jié)點(diǎn)是()A.DataNodeB.NameNodeC.SecondaryNameNode答案:B9.以下哪種探索策略常用于強(qiáng)化學(xué)習(xí)()A.貪心算法B.ε-貪心C.A算法答案:B10.數(shù)據(jù)清洗不包括以下哪項(xiàng)操作()A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化B.數(shù)據(jù)聚合C.去除重復(fù)數(shù)據(jù)答案:B二、多項(xiàng)選擇題(每題2分,共10題)1.大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)包括()A.大量B.高速C.多樣D.價(jià)值密度低答案:ABCD2.強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法有()A.DQNB.A2CC.PPOD.Kmeans答案:ABC3.以下屬于大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的有()A.CassandraB.RedisC.MongoDBD.Oracle答案:ABC4.智能體在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的組成部分包括()A.策略B.價(jià)值函數(shù)C.模型D.環(huán)境答案:ABC5.大數(shù)據(jù)處理流程一般包含()A.數(shù)據(jù)采集B.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)C.數(shù)據(jù)處理D.數(shù)據(jù)分析答案:ABCD6.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合了()A.深度學(xué)習(xí)B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)C.監(jiān)督學(xué)習(xí)D.無監(jiān)督學(xué)習(xí)答案:AB7.以下可用于大數(shù)據(jù)分析的工具是()A.HiveB.PigC.TableauD.Excel答案:ABC8.策略梯度算法包括()A.REINFORCEB.DDPGC.A3CD.Q-learning答案:ABC9.數(shù)據(jù)挖掘的常用算法有()A.決策樹B.聚類算法C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.線性回歸答案:ABC10.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景有()A.機(jī)器人控制B.自動(dòng)駕駛C.游戲D.圖像識(shí)別答案:ABC三、判斷題(每題2分,共10題)1.大數(shù)據(jù)就是數(shù)據(jù)量特別大的數(shù)據(jù)。(×)2.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,智能體只能通過環(huán)境反饋的獎(jiǎng)勵(lì)來學(xué)習(xí)。(√)3.Hadoop只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。(×)4.DQN是基于策略梯度的算法。(×)5.數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)大數(shù)據(jù)分析結(jié)果影響不大。(×)6.策略梯度算法直接優(yōu)化策略網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。(√)7.分布式計(jì)算一定比單機(jī)計(jì)算快。(×)8.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,環(huán)境狀態(tài)必須是完全可觀測(cè)的。(×)9.Spark是一種內(nèi)存計(jì)算框架。(√)10.所有的大數(shù)據(jù)分析都需要進(jìn)行深度學(xué)習(xí)。(×)四、簡答題(每題5分,共4題)1.簡述大數(shù)據(jù)處理框架Spark的優(yōu)勢(shì)。答案:Spark基于內(nèi)存計(jì)算,速度快,能顯著減少數(shù)據(jù)讀寫磁盤的開銷。具有高度的容錯(cuò)性,可自動(dòng)重新計(jì)算丟失的分區(qū)。其API豐富,支持多種編程語言,編程模型簡潔,提供了RDD、DataFrame等抽象,便于數(shù)據(jù)處理與分析,還支持分布式計(jì)算,可處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。2.什么是強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的策略梯度算法?答案:策略梯度算法是直接對(duì)策略網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。它通過計(jì)算策略梯度,根據(jù)梯度方向調(diào)整策略網(wǎng)絡(luò)參數(shù),使得智能體在環(huán)境中采取的動(dòng)作獲得更高的長期累積獎(jiǎng)勵(lì),以優(yōu)化策略來最大化期望獎(jiǎng)勵(lì)。3.大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的主要類型有哪些?答案:主要有三類。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,如MySQL、Oracle等,適合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ);非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,包括鍵值存儲(chǔ)(如Redis)、文檔存儲(chǔ)(如MongoDB)、列族存儲(chǔ)(如HBase)等,適用于處理半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);分布式文件系統(tǒng),如HDFS,能存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù),具備高擴(kuò)展性和容錯(cuò)性。4.簡述數(shù)據(jù)清洗的主要步驟。答案:首先是數(shù)據(jù)審核,檢查數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性,查看是否有缺失值、錯(cuò)誤值。接著進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選,去除重復(fù)數(shù)據(jù)。然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換,如數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化等,使數(shù)據(jù)符合后續(xù)處理要求,保證數(shù)據(jù)質(zhì)量,提高分析結(jié)果的可靠性。五、討論題(每題5分,共4題)1.討論大數(shù)據(jù)技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用前景與挑戰(zhàn)。答案:應(yīng)用前景廣闊,可通過分析大量醫(yī)療數(shù)據(jù)輔助疾病診斷與預(yù)測(cè),如利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析病歷預(yù)測(cè)疾病發(fā)展。還能助力藥物研發(fā),縮短研發(fā)周期。但面臨數(shù)據(jù)隱私保護(hù)難題,醫(yī)療數(shù)據(jù)包含敏感信息。數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊,不同系統(tǒng)數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一。同時(shí),醫(yī)療領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)與大數(shù)據(jù)技術(shù)融合困難,需要跨領(lǐng)域人才推動(dòng)發(fā)展。2.如何在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中平衡探索與利用?答案:常用ε-貪心策略,以ε的概率隨機(jī)選擇動(dòng)作進(jìn)行探索,發(fā)現(xiàn)新的狀態(tài)-動(dòng)作對(duì);以1-ε的概率選擇當(dāng)前認(rèn)為最優(yōu)的動(dòng)作進(jìn)行利用。還有玻爾茲曼探索,根據(jù)狀態(tài)-動(dòng)作值的差異,以一定概率選擇不同動(dòng)作,溫度參數(shù)可調(diào)節(jié)探索程度。在學(xué)習(xí)初期,多探索;隨著學(xué)習(xí)深入,逐漸增加利用比例,找到最優(yōu)策略。3.談?wù)劮植际接?jì)算在大數(shù)據(jù)處理中的重要性。答案:大數(shù)據(jù)規(guī)模巨大,單機(jī)處理能力有限。分布式計(jì)算將數(shù)據(jù)和計(jì)算任務(wù)分散到多個(gè)節(jié)點(diǎn),可利用集群的并行計(jì)算能力,大大提高處理速度。具有高擴(kuò)展性,可通過增加節(jié)點(diǎn)應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)量增長。還具備容錯(cuò)性,某個(gè)節(jié)點(diǎn)故障不影響整體計(jì)算。能處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集,完成復(fù)雜的大數(shù)據(jù)分析任務(wù),是大數(shù)據(jù)處理的核心技術(shù)之一。4.分析強(qiáng)化學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用及面臨的問題。答案:應(yīng)用方面,可用于決策與控制,如智能體學(xué)習(xí)在不同路況下做

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論