人工智能訓(xùn)練師安全理論競(jìng)賽考核試卷含答案人工智能訓(xùn)練師安全理論競(jìng)賽考核試卷含答案考生姓名：答題日期：判卷人：得分：題型單項(xiàng)選擇題多選題填空題判斷題主觀題案例題得分本次考核旨在檢驗(yàn)學(xué)員對(duì)人工智能訓(xùn)練師安全理論知識(shí)的掌握程度，確保學(xué)員具備應(yīng)對(duì)現(xiàn)實(shí)工作中可能遇到的安全風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)的能力，促進(jìn)其專業(yè)素養(yǎng)的提升。

一、單項(xiàng)選擇題（本題共30小題，每小題0.5分，共15分，在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的）

1.人工智能訓(xùn)練師在進(jìn)行模型訓(xùn)練時(shí)，以下哪項(xiàng)不是數(shù)據(jù)安全的基本要求？（）

A.數(shù)據(jù)加密

B.數(shù)據(jù)脫敏

C.數(shù)據(jù)備份

D.數(shù)據(jù)共享

2.在人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，以下哪項(xiàng)不是常見(jiàn)的過(guò)擬合現(xiàn)象？（）

A.模型泛化能力差

B.模型預(yù)測(cè)精度高

C.模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)過(guò)于依賴

D.模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合過(guò)度

3.以下哪個(gè)不是人工智能訓(xùn)練師在職業(yè)道德方面的基本要求？（）

A.誠(chéng)實(shí)守信

B.遵守法律法規(guī)

C.過(guò)度追求個(gè)人利益

D.保持專業(yè)精神

4.在人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，以下哪項(xiàng)不是常見(jiàn)的模型評(píng)估指標(biāo)？（）

A.準(zhǔn)確率

B.召回率

C.精確率

D.特征工程

5.以下哪項(xiàng)不是人工智能訓(xùn)練師在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段的工作內(nèi)容？（）

A.數(shù)據(jù)清洗

B.數(shù)據(jù)集成

C.數(shù)據(jù)可視化

D.數(shù)據(jù)標(biāo)注

6.人工智能訓(xùn)練師在處理敏感數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪項(xiàng)不是安全措施之一？（）

A.數(shù)據(jù)加密

B.數(shù)據(jù)匿名化

C.數(shù)據(jù)脫敏

D.數(shù)據(jù)備份

7.以下哪個(gè)不是人工智能訓(xùn)練師在模型部署階段的工作內(nèi)容？（）

A.模型優(yōu)化

B.模型測(cè)試

C.模型監(jiān)控

D.模型培訓(xùn)

8.在人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，以下哪項(xiàng)不是常見(jiàn)的模型優(yōu)化方法？（）

A.調(diào)整學(xué)習(xí)率

B.使用正則化

C.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)

D.提高模型復(fù)雜度

9.以下哪項(xiàng)不是人工智能訓(xùn)練師在項(xiàng)目管理和團(tuán)隊(duì)協(xié)作方面的基本要求？（）

A.有效的溝通

B.團(tuán)隊(duì)成員激勵(lì)

C.忽視團(tuán)隊(duì)成員意見(jiàn)

D.保持項(xiàng)目進(jìn)度

10.在人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，以下哪項(xiàng)不是常見(jiàn)的模型驗(yàn)證方法？（）

A.數(shù)據(jù)交叉驗(yàn)證

B.模型測(cè)試集驗(yàn)證

C.模型訓(xùn)練集驗(yàn)證

D.模型預(yù)測(cè)驗(yàn)證

11.以下哪個(gè)不是人工智能訓(xùn)練師在倫理和法律方面的基本要求？（）

A.遵守相關(guān)法律法規(guī)

B.保護(hù)用戶隱私

C.追求最大利潤(rùn)

D.負(fù)責(zé)任地使用技術(shù)

12.在人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，以下哪項(xiàng)不是常見(jiàn)的模型調(diào)試方法？（）

A.分析模型誤差

B.調(diào)整模型參數(shù)

C.修改訓(xùn)練數(shù)據(jù)

D.檢查數(shù)據(jù)質(zhì)量

13.以下哪個(gè)不是人工智能訓(xùn)練師在模型解釋性方面的基本要求？（）

A.提供模型決策依據(jù)

B.優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)

C.解釋模型預(yù)測(cè)結(jié)果

D.忽略模型預(yù)測(cè)結(jié)果

14.在人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，以下哪項(xiàng)不是常見(jiàn)的模型性能提升方法？（）

A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)

B.調(diào)整學(xué)習(xí)率

C.減少模型復(fù)雜度

D.使用更先進(jìn)的算法

15.以下哪個(gè)不是人工智能訓(xùn)練師在模型部署和維護(hù)方面的基本要求？（）

A.監(jiān)控模型性能

B.定期更新模型

C.忽視用戶反饋

D.保持系統(tǒng)穩(wěn)定性

16.在人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，以下哪項(xiàng)不是常見(jiàn)的模型評(píng)估指標(biāo)？（）

A.準(zhǔn)確率

B.召回率

C.精確率

D.特征選擇

17.以下哪個(gè)不是人工智能訓(xùn)練師在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段的工作內(nèi)容？（）

A.數(shù)據(jù)清洗

B.數(shù)據(jù)集成

C.數(shù)據(jù)可視化

D.數(shù)據(jù)標(biāo)注

18.在人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，以下哪項(xiàng)不是安全措施之一？（）

A.數(shù)據(jù)加密

B.數(shù)據(jù)匿名化

C.數(shù)據(jù)脫敏

D.數(shù)據(jù)備份

19.以下哪個(gè)不是人工智能訓(xùn)練師在模型部署階段的工作內(nèi)容？（）

A.模型優(yōu)化

B.模型測(cè)試

C.模型監(jiān)控

D.模型培訓(xùn)

20.在人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，以下哪項(xiàng)不是常見(jiàn)的模型優(yōu)化方法？（）

A.調(diào)整學(xué)習(xí)率

B.使用正則化

C.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)

D.提高模型復(fù)雜度

21.以下哪個(gè)不是人工智能訓(xùn)練師在項(xiàng)目管理和團(tuán)隊(duì)協(xié)作方面的基本要求？（）

A.有效的溝通

B.團(tuán)隊(duì)成員激勵(lì)

C.忽視團(tuán)隊(duì)成員意見(jiàn)

D.保持項(xiàng)目進(jìn)度

22.在人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，以下哪項(xiàng)不是常見(jiàn)的模型驗(yàn)證方法？（）

A.數(shù)據(jù)交叉驗(yàn)證

B.模型測(cè)試集驗(yàn)證

C.模型訓(xùn)練集驗(yàn)證

D.模型預(yù)測(cè)驗(yàn)證

23.以下哪個(gè)不是人工智能訓(xùn)練師在倫理和法律方面的基本要求？（）

A.遵守相關(guān)法律法規(guī)

B.保護(hù)用戶隱私

C.追求最大利潤(rùn)

D.負(fù)責(zé)任地使用技術(shù)

24.在人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，以下哪項(xiàng)不是常見(jiàn)的模型調(diào)試方法？（）

A.分析模型誤差

B.調(diào)整模型參數(shù)

C.修改訓(xùn)練數(shù)據(jù)

D.檢查數(shù)據(jù)質(zhì)量

25.以下哪個(gè)不是人工智能訓(xùn)練師在模型解釋性方面的基本要求？（）

A.提供模型決策依據(jù)

B.優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)

C.解釋模型預(yù)測(cè)結(jié)果

D.忽略模型預(yù)測(cè)結(jié)果

26.在人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，以下哪項(xiàng)不是常見(jiàn)的模型性能提升方法？（）

A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)

B.調(diào)整學(xué)習(xí)率

C.減少模型復(fù)雜度

D.使用更先進(jìn)的算法

27.以下哪個(gè)不是人工智能訓(xùn)練師在模型部署和維護(hù)方面的基本要求？（）

A.監(jiān)控模型性能

B.定期更新模型

C.忽視用戶反饋

D.保持系統(tǒng)穩(wěn)定性

28.以下哪個(gè)不是人工智能訓(xùn)練師在模型評(píng)估階段的工作內(nèi)容？（）

A.選擇合適的評(píng)估指標(biāo)

B.評(píng)估模型性能

C.分析模型優(yōu)缺點(diǎn)

D.忽略模型評(píng)估結(jié)果

29.在人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，以下哪項(xiàng)不是常見(jiàn)的模型部署方法？（）

A.云計(jì)算平臺(tái)

B.本地服務(wù)器

C.移動(dòng)設(shè)備

D.忽略模型部署

30.以下哪個(gè)不是人工智能訓(xùn)練師在持續(xù)學(xué)習(xí)和職業(yè)發(fā)展方面的基本要求？（）

A.跟蹤最新技術(shù)動(dòng)態(tài)

B.參加行業(yè)會(huì)議

C.忽視個(gè)人發(fā)展

D.保持好奇心

二、多選題（本題共20小題，每小題1分，共20分，在每小題給出的選項(xiàng)中，至少有一項(xiàng)是符合題目要求的）

1.人工智能訓(xùn)練師在進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注時(shí)，以下哪些是確保數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵步驟？（）

A.數(shù)據(jù)清洗

B.數(shù)據(jù)驗(yàn)證

C.數(shù)據(jù)去重

D.數(shù)據(jù)加密

E.數(shù)據(jù)可視化

2.在設(shè)計(jì)人工智能訓(xùn)練實(shí)驗(yàn)時(shí)，以下哪些因素需要考慮？（）

A.訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的大小

B.模型復(fù)雜度

C.訓(xùn)練時(shí)間

D.預(yù)算成本

E.預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性

3.以下哪些是人工智能訓(xùn)練師在處理敏感數(shù)據(jù)時(shí)需要遵循的原則？（）

A.數(shù)據(jù)最小化

B.數(shù)據(jù)匿名化

C.數(shù)據(jù)加密

D.數(shù)據(jù)脫敏

E.數(shù)據(jù)共享

4.在評(píng)估人工智能模型時(shí)，以下哪些指標(biāo)通常被使用？（）

A.準(zhǔn)確率

B.召回率

C.精確率

D.F1分?jǐn)?shù)

E.特征重要性

5.人工智能訓(xùn)練師在模型優(yōu)化過(guò)程中，以下哪些方法可以提升模型性能？（）

A.調(diào)整學(xué)習(xí)率

B.使用正則化

C.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)

D.增加模型復(fù)雜度

E.使用更先進(jìn)的算法

6.以下哪些是人工智能訓(xùn)練師在項(xiàng)目管理和團(tuán)隊(duì)協(xié)作中需要具備的技能？（）

A.溝通能力

B.時(shí)間管理

C.沖突解決

D.技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)力

E.忽視團(tuán)隊(duì)意見(jiàn)

7.在人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，以下哪些是常見(jiàn)的模型驗(yàn)證技術(shù)？（）

A.數(shù)據(jù)交叉驗(yàn)證

B.模型測(cè)試集驗(yàn)證

C.模型訓(xùn)練集驗(yàn)證

D.模型預(yù)測(cè)驗(yàn)證

E.模型解釋性驗(yàn)證

8.以下哪些是人工智能訓(xùn)練師在處理倫理和法律問(wèn)題時(shí)需要考慮的因素？（）

A.用戶隱私

B.模型偏見(jiàn)

C.數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)

D.模型責(zé)任歸屬

E.利益最大化

9.在人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，以下哪些是常見(jiàn)的模型調(diào)試方法？（）

A.分析模型誤差

B.調(diào)整模型參數(shù)

C.修改訓(xùn)練數(shù)據(jù)

D.檢查數(shù)據(jù)質(zhì)量

E.忽略模型調(diào)試

10.以下哪些是人工智能訓(xùn)練師在持續(xù)學(xué)習(xí)和職業(yè)發(fā)展方面可以采取的措施？（）

A.參加在線課程

B.閱讀最新研究論文

C.參加行業(yè)會(huì)議

D.獲得專業(yè)認(rèn)證

E.忽視個(gè)人發(fā)展

11.在人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，以下哪些是常見(jiàn)的模型性能提升策略？（）

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.模型正則化

C.超參數(shù)調(diào)整

D.使用預(yù)訓(xùn)練模型

E.忽略模型優(yōu)化

12.以下哪些是人工智能訓(xùn)練師在模型部署和維護(hù)中需要關(guān)注的問(wèn)題？（）

A.模型性能監(jiān)控

B.系統(tǒng)穩(wěn)定性

C.用戶反饋收集

D.模型版本控制

E.忽視模型更新

13.以下哪些是人工智能訓(xùn)練師在處理數(shù)據(jù)集時(shí)需要考慮的因素？（）

A.數(shù)據(jù)多樣性

B.數(shù)據(jù)平衡性

C.數(shù)據(jù)分布

D.數(shù)據(jù)質(zhì)量

E.數(shù)據(jù)隱私

14.在人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，以下哪些是常見(jiàn)的模型解釋性方法？（）

A.特征重要性分析

B.模型可解釋性

C.模型可視化

D.模型決策路徑分析

E.忽略模型解釋性

15.以下哪些是人工智能訓(xùn)練師在處理模型偏差時(shí)可以采取的措施？（）

A.數(shù)據(jù)平衡

B.特征選擇

C.模型正則化

D.模型集成

E.忽略模型偏差

16.在人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，以下哪些是常見(jiàn)的模型評(píng)估指標(biāo)？（）

A.準(zhǔn)確率

B.召回率

C.精確率

D.F1分?jǐn)?shù)

E.模型復(fù)雜度

17.以下哪些是人工智能訓(xùn)練師在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段的工作內(nèi)容？（）

A.數(shù)據(jù)清洗

B.數(shù)據(jù)集成

C.數(shù)據(jù)標(biāo)注

D.數(shù)據(jù)可視化

E.數(shù)據(jù)備份

18.在人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，以下哪些是常見(jiàn)的模型部署方法？（）

A.云計(jì)算平臺(tái)

B.本地服務(wù)器

C.移動(dòng)設(shè)備

D.物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備

E.忽略模型部署

19.以下哪些是人工智能訓(xùn)練師在項(xiàng)目管理和團(tuán)隊(duì)協(xié)作中需要具備的技能？（）

A.溝通能力

B.時(shí)間管理

C.沖突解決

D.技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)力

E.忽視團(tuán)隊(duì)意見(jiàn)

20.在人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，以下哪些是常見(jiàn)的模型驗(yàn)證技術(shù)？（）

A.數(shù)據(jù)交叉驗(yàn)證

B.模型測(cè)試集驗(yàn)證

C.模型訓(xùn)練集驗(yàn)證

D.模型預(yù)測(cè)驗(yàn)證

E.模型解釋性驗(yàn)證

三、填空題（本題共25小題，每小題1分，共25分，請(qǐng)將正確答案填到題目空白處）

1.人工智能訓(xùn)練師在進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注時(shí)，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行_________。

2.人工智能模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常需要滿足_________的要求。

3.人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，為了避免過(guò)擬合，可以使用_________技術(shù)。

4.人工智能訓(xùn)練師在項(xiàng)目管理和團(tuán)隊(duì)協(xié)作中需要具備_________能力。

5.人工智能模型的評(píng)估通常包括_________和_________。

6.在人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，數(shù)據(jù)預(yù)處理階段的工作內(nèi)容包括_________、_________和_________。

7.人工智能訓(xùn)練師在處理敏感數(shù)據(jù)時(shí)，需要確保_________。

8.人工智能模型的性能提升可以通過(guò)_________、_________和_________來(lái)實(shí)現(xiàn)。

9.人工智能訓(xùn)練師在模型部署階段需要關(guān)注_________和_________。

10.人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，模型驗(yàn)證的目的是為了確保模型在_________數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。

11.人工智能訓(xùn)練師在處理倫理和法律問(wèn)題時(shí)，需要考慮_________和_________。

12.人工智能模型的調(diào)試通常包括_________、_________和_________。

13.人工智能訓(xùn)練師在持續(xù)學(xué)習(xí)和職業(yè)發(fā)展方面可以通過(guò)_________、_________和_________來(lái)提升自己。

14.人工智能模型的性能可以通過(guò)_________、_________和_________等指標(biāo)來(lái)衡量。

15.人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，數(shù)據(jù)集的_________對(duì)于模型的訓(xùn)練至關(guān)重要。

16.人工智能訓(xùn)練師在處理模型偏差時(shí)，可以通過(guò)_________、_________和_________來(lái)減少偏差。

17.人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，模型解釋性的提升可以通過(guò)_________、_________和_________來(lái)實(shí)現(xiàn)。

18.人工智能訓(xùn)練師在模型部署和維護(hù)中需要關(guān)注_________、_________和_________。

19.人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，為了提高模型的泛化能力，可以采用_________技術(shù)。

20.人工智能訓(xùn)練師在處理數(shù)據(jù)集時(shí)，需要確保數(shù)據(jù)的_________和_________。

21.人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，模型優(yōu)化的目標(biāo)之一是提高模型的_________。

22.人工智能訓(xùn)練師在項(xiàng)目管理和團(tuán)隊(duì)協(xié)作中需要具備_________和_________的能力。

23.人工智能模型的部署可以通過(guò)_________、_________和_________等多種方式進(jìn)行。

24.人工智能訓(xùn)練師在處理敏感數(shù)據(jù)時(shí)，需要遵循_________和_________的原則。

25.人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，數(shù)據(jù)標(biāo)注的準(zhǔn)確性對(duì)于模型的_________至關(guān)重要。

四、判斷題（本題共20小題，每題0.5分，共10分，正確的請(qǐng)?jiān)诖痤}括號(hào)中畫(huà)√，錯(cuò)誤的畫(huà)×）

1.人工智能訓(xùn)練師在進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注時(shí)，可以使用未經(jīng)過(guò)清洗的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注。（）

2.人工智能模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集越大，模型的性能就越好。（）

3.人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，正則化技術(shù)可以防止模型過(guò)擬合。（）

4.人工智能訓(xùn)練師在項(xiàng)目管理和團(tuán)隊(duì)協(xié)作中，可以忽視團(tuán)隊(duì)成員的意見(jiàn)。（）

5.人工智能模型的評(píng)估只需要考慮準(zhǔn)確率一個(gè)指標(biāo)。（）

6.數(shù)據(jù)預(yù)處理階段的工作內(nèi)容包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成和數(shù)據(jù)標(biāo)注。（）

7.人工智能訓(xùn)練師在處理敏感數(shù)據(jù)時(shí)，可以不進(jìn)行數(shù)據(jù)脫敏處理。（）

8.人工智能模型的性能提升可以通過(guò)增加模型復(fù)雜度來(lái)實(shí)現(xiàn)。（）

9.人工智能訓(xùn)練師在模型部署階段，不需要關(guān)注模型的性能監(jiān)控。（）

10.人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，模型驗(yàn)證的目的是為了確保模型在測(cè)試數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。（）

11.人工智能訓(xùn)練師在處理倫理和法律問(wèn)題時(shí)，可以忽略用戶隱私保護(hù)。（）

12.人工智能模型的調(diào)試通常不需要分析模型誤差。（）

13.人工智能訓(xùn)練師在持續(xù)學(xué)習(xí)和職業(yè)發(fā)展方面，不需要參加在線課程。（）

14.人工智能模型的性能可以通過(guò)準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)來(lái)衡量。（）

15.人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，數(shù)據(jù)集的多樣性對(duì)于模型的訓(xùn)練不是重要的。（）

16.人工智能訓(xùn)練師在處理模型偏差時(shí)，不需要考慮數(shù)據(jù)平衡。（）

17.人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，模型解釋性的提升可以通過(guò)增加模型復(fù)雜度來(lái)實(shí)現(xiàn)。（）

18.人工智能訓(xùn)練師在模型部署和維護(hù)中，不需要關(guān)注用戶反饋收集。（）

19.人工智能模型的泛化能力可以通過(guò)減少模型復(fù)雜度來(lái)提高。（）

20.人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，數(shù)據(jù)標(biāo)注的準(zhǔn)確性對(duì)于模型的最終性能沒(méi)有影響。（）

五、主觀題（本題共4小題，每題5分，共20分）

1.請(qǐng)結(jié)合實(shí)際案例，談?wù)勅斯ぶ悄苡?xùn)練師在確保人工智能系統(tǒng)安全方面應(yīng)承擔(dān)的責(zé)任和采取的措施。

2.在人工智能訓(xùn)練過(guò)程中，如何平衡模型性能與數(shù)據(jù)隱私保護(hù)之間的關(guān)系？請(qǐng)?zhí)岢瞿愕挠^點(diǎn)和建議。

3.隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能訓(xùn)練師面臨哪些新的安全挑戰(zhàn)？請(qǐng)分析這些挑戰(zhàn)并討論可能的解決方案。

4.請(qǐng)討論人工智能訓(xùn)練師在職業(yè)道德方面應(yīng)遵循的原則，以及如何在實(shí)踐中體現(xiàn)這些原則。

六、案例題（本題共2小題，每題5分，共10分）

1.案例背景：某公司開(kāi)發(fā)了一款基于人工智能的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，但在實(shí)際測(cè)試中，該系統(tǒng)在特定場(chǎng)景下出現(xiàn)了嚴(yán)重的誤判，導(dǎo)致交通事故。請(qǐng)分析該案例中可能存在的人工智能訓(xùn)練師安全責(zé)任問(wèn)題，并提出改進(jìn)措施。

2.案例背景：某人工智能訓(xùn)練師在處理客戶數(shù)據(jù)時(shí)，由于疏忽導(dǎo)致敏感數(shù)據(jù)泄露，引發(fā)了嚴(yán)重的隱私爭(zhēng)議。請(qǐng)分析該案例中人工智能訓(xùn)練師在數(shù)據(jù)安全方面的失誤，并討論如何避免類似事件的發(fā)生。

標(biāo)準(zhǔn)答案

一、單項(xiàng)選擇題

1.D

2.B

3.C

4.D

5.D

6.E

7.D

8.D

9.C

10.C

11.C

12.D

13.D

14.D

15.C

16.D

17.D

18.E

19.E

20.D

21.D

22.E

23.E

24.D

25.D

二、多選題

1.A,B,C

2.A,B,C,D,E

3.A,B,C,D

4.A,B,C,D

5.A,B,C,D,E

6.A,B,C,D

7.A,B,C,D,E

8.A,B,C,D

9.A,B,C,D

10.A,B,C,D

11.A,B,C,D

12.A,B,C,D

13.A,B,C,D

14.A,B,C,D

15.A,B,C,D

16.A,B,C,D

17.A,B,C,D

18.A,B,C,D

19.A,B,C,D

20.A,B,C,D,E

三、填空題

1.數(shù)據(jù)清洗

2.數(shù)據(jù)質(zhì)量

3.正則化

4.溝通能力

5.準(zhǔn)確率，召回率

6.數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)集成，數(shù)據(jù)標(biāo)注

7.數(shù)據(jù)安全

8.調(diào)整學(xué)習(xí)率，使用正則化，增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)

9.模型性能監(jiān)控，系統(tǒng)穩(wěn)定性

10.測(cè)試

11.用