AI訓練師崗位招聘考試試卷及答案填空題1.圖像分類標注中，給圖像分配預定義類別的標注類型是______。2.模型訓練中，訓練集表現(xiàn)好但測試集表現(xiàn)差的現(xiàn)象稱為______。3.用于評估分類模型正例識別能力的指標是______。4.類別型特征常用的編碼方法之一是______編碼。5.緩解過擬合的正則化方法包括L1正則化和______正則化。6.數(shù)據(jù)集劃分中，通常將數(shù)據(jù)分為訓練集、驗證集和______集。7.無監(jiān)督學習中常用的聚類算法是______。8.模型部署常用的框架有TensorFlowServing和______。9.數(shù)據(jù)預處理中，將數(shù)值縮放到[0,1]區(qū)間的方法是______。10.遷移學習的核心是______預訓練模型的知識。單項選擇題1.下列哪個是分類模型的核心評估指標？A.標準差B.準確率C.方差D.中位數(shù)答案：B2.下列哪種方法不能緩解過擬合？A.增加訓練數(shù)據(jù)B.早停C.增加噪聲D.L2正則化答案：C3.圖像語義分割標注的目標是？A.給圖像分大類B.標記目標邊界C.像素級類別標注D.標記關(guān)鍵點答案：C4.下列屬于監(jiān)督學習的算法是？A.K-meansB.PCAC.決策樹D.自編碼器答案：C5.學習率設(shè)置過大可能導致模型？A.過擬合B.欠擬合C.不收斂D.泛化能力強答案：C6.常用的數(shù)據(jù)標注工具是？A.LabelboxB.ExcelC.PhotoshopD.Word答案：A7.特征工程中，"特征選擇"的目的是？A.減少計算量B.增加特征維度C.引入噪聲D.降低模型復雜度答案：A8.遷移學習中，預訓練模型的作用是？A.直接輸出結(jié)果B.提供初始權(quán)重C.替代標注數(shù)據(jù)D.減少硬件需求答案：B9.回歸模型常用的損失函數(shù)是？A.交叉熵B.均方誤差C.Hinge損失D.KL散度答案：B10.數(shù)據(jù)清洗不包括以下哪項？A.去重B.缺失值填充C.特征編碼D.異常值處理答案：C多項選擇題1.AI訓練師的核心工作內(nèi)容包括？A.數(shù)據(jù)標注B.模型評估C.數(shù)據(jù)集清洗D.標注質(zhì)量檢查答案：ABCD2.緩解過擬合的有效方法有？A.正則化B.早停C.數(shù)據(jù)增強D.Dropout答案：ABCD3.常用的模型評估指標有？A.準確率B.召回率C.F1值D.ROC-AUC答案：ABCD4.數(shù)據(jù)標注的常見類型包括？A.分類標注B.目標檢測標注C.語義分割標注D.關(guān)鍵點標注答案：ABCD5.特征工程的主要步驟包括？A.數(shù)據(jù)清洗B.特征選擇C.特征變換D.特征提取答案：ABCD6.遷移學習的應(yīng)用場景有？A.小樣本數(shù)據(jù)集B.跨領(lǐng)域適配C.模型加速訓練D.資源受限場景答案：ABCD7.常用的損失函數(shù)有？A.交叉熵損失B.均方誤差C.Hinge損失D.KL散度答案：ABCD8.數(shù)據(jù)預處理的方法包括？A.歸一化B.標準化C.缺失值填充D.去重答案：ABCD9.標注質(zhì)量控制的方法有？A.標注員培訓B.交叉驗證C.一致性檢查D.抽樣復核答案：ABCD10.模型訓練中需關(guān)注的指標有？A.訓練損失B.測試損失C.準確率D.召回率答案：ABCD判斷題1.過擬合是訓練集準確率低、測試集準確率高的現(xiàn)象。（×）2.數(shù)據(jù)標注質(zhì)量不影響模型最終性能。（×）3.遷移學習只能應(yīng)用于圖像領(lǐng)域。（×）4.特征工程對模型性能影響較小。（×）5.早停法可以有效緩解過擬合。（√）6.One-hot編碼適合所有類別型特征。（×）7.K-means屬于監(jiān)督學習算法。（×）8.模型部署僅需保存模型文件即可。（×）9.召回率是正例被正確識別的比例。（√）10.數(shù)據(jù)清洗包括去重和缺失值處理。（√）簡答題1.簡述數(shù)據(jù)標注的重要性及常見類型。答案：數(shù)據(jù)標注是AI模型訓練的基礎(chǔ)，直接影響模型泛化能力；標注錯誤會導致模型學習錯誤模式。常見類型：①分類標注（圖像/文本分預定義類）；②目標檢測標注（標記目標邊界框及類別）；③語義分割標注（像素級類別標注）；④關(guān)鍵點標注（標記目標關(guān)鍵坐標點，如人體關(guān)節(jié)）。2.什么是過擬合？如何緩解？答案：過擬合指模型訓練集表現(xiàn)優(yōu)異、測試集表現(xiàn)差的現(xiàn)象，本質(zhì)是過度學習訓練集噪聲。緩解方法：①正則化（L1/L2約束參數(shù)）；②早停（監(jiān)控驗證集損失，損失不下降時停止）；③數(shù)據(jù)增強（擴充訓練集多樣性）；④Dropout（訓練時隨機失活部分神經(jīng)元）。3.簡述特征工程的主要步驟。答案：特征工程是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為模型可用特征的過程，步驟：①數(shù)據(jù)清洗（去重、填充缺失值、處理異常值）；②特征選擇（篩選相關(guān)特征，減少冗余）；③特征變換（歸一化、標準化優(yōu)化分布）；④特征提?。ㄈ鏟CA降維、詞嵌入提取有效特征）。4.遷移學習的核心思想是什么？有哪些常見應(yīng)用？答案：核心是復用預訓練模型在大規(guī)模數(shù)據(jù)中學到的通用知識，避免從零訓練。應(yīng)用：①小樣本場景（適配少量標注數(shù)據(jù)）；②跨領(lǐng)域適配（如圖像預訓練模型處理醫(yī)療圖像）；③加速訓練（減少資源消耗）；④低資源場景（如小眾語種適配）。討論題1.如何有效提升數(shù)據(jù)標注的質(zhì)量？答案：全流程管控：①制定清晰規(guī)范（明確類別、邊界、特殊場景處理）；②標注員培訓（考核上崗，定期復訓）；③交叉驗證（不同標注員對比一致性）；④抽樣復核（隨機檢查，不合格返工）；⑤工具輔助（自動校驗格式錯誤）；⑥反饋機制（標注疑問及時溝通更新規(guī)范）。2.面對小樣本數(shù)據(jù)集，AI訓練師可以采取哪些策略優(yōu)化模型性能？答案：策略：①遷移學習（復用預訓練模型，微調(diào)少量參數(shù)）；