人工智能訓(xùn)練師崗前標(biāo)準(zhǔn)化考核試卷含答案人工智能訓(xùn)練師崗前標(biāo)準(zhǔn)化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評(píng)估學(xué)員對(duì)人工智能訓(xùn)練師崗位所需知識(shí)和技能的掌握程度，包括人工智能基礎(chǔ)知識(shí)、訓(xùn)練流程、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型評(píng)估等方面的理解與應(yīng)用能力。

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.人工智能領(lǐng)域的“機(jī)器學(xué)習(xí)”是指（）。

A.機(jī)器可以模擬人類學(xué)習(xí)過程

B.機(jī)器通過編程解決特定問題

C.機(jī)器能夠自我修復(fù)故障

D.機(jī)器具有自主意識(shí)

2.以下哪個(gè)算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)（）？

A.決策樹

B.主成分分析

C.K-均值聚類

D.聚類分析

3.在數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中，用于處理缺失值的方法不包括（）。

A.刪除

B.填充

C.標(biāo)準(zhǔn)化

D.歸一化

4.以下哪個(gè)是常用的特征選擇方法（）？

A.遞歸特征消除

B.特征提取

C.特征選擇

D.特征融合

5.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，交叉驗(yàn)證主要用于（）。

A.訓(xùn)練模型

B.測(cè)試模型

C.驗(yàn)證模型

D.以上都是

6.以下哪個(gè)不是深度學(xué)習(xí)的常見網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（）？

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

B.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

C.支持向量機(jī)（SVM）

D.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）

7.在機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目中，模型評(píng)估指標(biāo)MSE代表（）。

A.均方誤差

B.平均絕對(duì)誤差

C.最大似然估計(jì)

D.對(duì)數(shù)似然

8.以下哪個(gè)是時(shí)間序列數(shù)據(jù)（）？

A.集成數(shù)據(jù)

B.分類數(shù)據(jù)

C.時(shí)間序列數(shù)據(jù)

D.圖像數(shù)據(jù)

9.在機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中，特征維度過高可能導(dǎo)致（）。

A.模型泛化能力增強(qiáng)

B.模型過擬合

C.訓(xùn)練時(shí)間縮短

D.模型解釋性增強(qiáng)

10.以下哪個(gè)是深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化算法（）？

A.隨機(jī)梯度下降（SGD）

B.梯度提升機(jī)（GBDT）

C.線性回歸

D.支持向量機(jī)（SVM）

11.以下哪個(gè)是常用的聚類算法（）？

A.K-均值聚類

B.決策樹

C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D.主成分分析

12.以下哪個(gè)不是深度學(xué)習(xí)中的損失函數(shù)（）？

A.交叉熵?fù)p失

B.神經(jīng)元損失

C.均方誤差損失

D.邏輯損失

13.在數(shù)據(jù)可視化中，以下哪個(gè)圖表適用于展示時(shí)間序列數(shù)據(jù)（）？

A.餅圖

B.散點(diǎn)圖

C.折線圖

D.雷達(dá)圖

14.以下哪個(gè)是機(jī)器學(xué)習(xí)中的分類問題（）？

A.回歸

B.分類

C.聚類

D.聯(lián)合

15.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，以下哪個(gè)不是特征工程的一部分（）？

A.特征提取

B.特征選擇

C.特征轉(zhuǎn)換

D.特征合并

16.以下哪個(gè)是強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的常見算法（）？

A.深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）

B.決策樹

C.線性回歸

D.支持向量機(jī)（SVM）

17.以下哪個(gè)不是數(shù)據(jù)集的類別（）？

A.訓(xùn)練集

B.驗(yàn)證集

C.測(cè)試集

D.數(shù)據(jù)庫(kù)

18.以下哪個(gè)是常用的模型融合方法（）？

A.隨機(jī)森林

B.決策樹

C.邏輯回歸

D.支持向量機(jī)（SVM）

19.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，以下哪個(gè)是異常值檢測(cè)的一種方法（）？

A.K-均值聚類

B.主成分分析

C.線性回歸

D.梯度提升機(jī)（GBDT）

20.以下哪個(gè)是用于衡量模型準(zhǔn)確性的指標(biāo)（）？

A.精確度

B.召回率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.AUC

21.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，以下哪個(gè)不是用于處理不平衡數(shù)據(jù)集的方法（）？

A.重采樣

B.特征工程

C.過采樣

D.交叉驗(yàn)證

22.以下哪個(gè)是自然語(yǔ)言處理（NLP）中常用的詞嵌入方法（）？

A.Word2Vec

B.深度學(xué)習(xí)

C.支持向量機(jī)（SVM）

D.決策樹

23.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，以下哪個(gè)是常用的分類算法（）？

A.K-均值聚類

B.決策樹

C.樸素貝葉斯

D.主成分分析

24.以下哪個(gè)是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的集成學(xué)習(xí)算法（）？

A.決策樹

B.隨機(jī)森林

C.支持向量機(jī)（SVM）

D.線性回歸

25.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，以下哪個(gè)不是模型評(píng)估指標(biāo)（）？

A.精確度

B.召回率

C.特征重要性

D.F1分?jǐn)?shù)

26.以下哪個(gè)是深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化算法（）？

A.梯度下降

B.梯度提升機(jī)（GBDT）

C.隨機(jī)梯度下降（SGD）

D.支持向量機(jī)（SVM）

27.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，以下哪個(gè)不是用于處理缺失值的方法（）？

A.刪除

B.填充

C.生成

D.聚類

28.以下哪個(gè)是用于評(píng)估模型泛化能力的方法（）？

A.交叉驗(yàn)證

B.樸素貝葉斯

C.支持向量機(jī)（SVM）

D.決策樹

29.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，以下哪個(gè)不是用于特征選擇的方法（）？

A.遞歸特征消除

B.主成分分析

C.特征提取

D.特征重要性

30.以下哪個(gè)是深度學(xué)習(xí)中的常見網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（）？

A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

C.支持向量機(jī)（SVM）

D.樸素貝葉斯

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.以下哪些是人工智能發(fā)展中的關(guān)鍵技術(shù)（）？

A.機(jī)器學(xué)習(xí)

B.深度學(xué)習(xí)

C.自然語(yǔ)言處理

D.計(jì)算機(jī)視覺

E.網(wǎng)絡(luò)安全

2.數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟通常包括哪些（）？

A.數(shù)據(jù)清洗

B.數(shù)據(jù)集成

C.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

D.數(shù)據(jù)歸一化

E.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

3.以下哪些是常用的特征選擇方法（）？

A.遞歸特征消除

B.基于模型的特征選擇

C.單變量統(tǒng)計(jì)測(cè)試

D.隨機(jī)森林

E.主成分分析

4.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，以下哪些是模型評(píng)估的常用指標(biāo)（）？

A.精確度

B.召回率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.ROC曲線

E.AUC

5.以下哪些是深度學(xué)習(xí)中常用的激活函數(shù)（）？

A.ReLU

B.Sigmoid

C.Tanh

D.Softmax

E.Linear

6.以下哪些是常用的聚類算法（）？

A.K-均值聚類

B.層次聚類

C.密度聚類

D.高斯混合模型

E.支持向量機(jī)（SVM）

7.以下哪些是自然語(yǔ)言處理中的常見任務(wù)（）？

A.文本分類

B.機(jī)器翻譯

C.命名實(shí)體識(shí)別

D.情感分析

E.語(yǔ)音識(shí)別

8.以下哪些是深度學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化算法（）？

A.梯度下降

B.隨機(jī)梯度下降（SGD）

C.Adam優(yōu)化器

D.RMSprop

E.共軛梯度法

9.以下哪些是處理不平衡數(shù)據(jù)集的方法（）？

A.重采樣

B.過采樣

C.下采樣

D.特征工程

E.模型調(diào)整

10.以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的集成學(xué)習(xí)算法（）？

A.隨機(jī)森林

B.枚舉集成

C.AdaBoost

D.GradientBoosting

E.深度學(xué)習(xí)

11.以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的分類算法（）？

A.決策樹

B.樸素貝葉斯

C.K最近鄰（KNN）

D.支持向量機(jī)（SVM）

E.線性回歸

12.以下哪些是深度學(xué)習(xí)中常用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（）？

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

B.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）

D.自動(dòng)編碼器

E.線性模型

13.以下哪些是數(shù)據(jù)可視化中常用的圖表類型（）？

A.折線圖

B.散點(diǎn)圖

C.餅圖

D.雷達(dá)圖

E.時(shí)間序列圖

14.以下哪些是強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的常見算法（）？

A.Q學(xué)習(xí)

B.Sarsa

C.DQN

D.PolicyGradient

E.強(qiáng)化學(xué)習(xí)樹（RLT）

15.以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)中的模型融合方法（）？

A.簡(jiǎn)單平均

B.權(quán)重平均

C.加權(quán)投票

D.特征級(jí)聯(lián)

E.模型選擇

16.以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的異常值檢測(cè)方法（）？

A.Z-score

B.IQR

C.箱線圖

D.決策樹

E.主成分分析

17.以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的損失函數(shù)（）？

A.交叉熵?fù)p失

B.均方誤差損失

C.神經(jīng)元損失

D.邏輯損失

E.對(duì)數(shù)似然損失

18.以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的評(píng)估指標(biāo)（）？

A.精確度

B.召回率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.ROC曲線

E.AUC

19.以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的特征提取方法（）？

A.主成分分析

B.遞歸特征消除

C.特征選擇

D.特征提取

E.特征融合

20.以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的模型解釋方法（）？

A.深度解釋

B.特征重要性

C.模型可解釋性

D.模型可視化

E.模型評(píng)估

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（ArtificialIntelligence，簡(jiǎn)稱AI）是指由人制造的能夠_________執(zhí)行任務(wù)的系統(tǒng)。

2.機(jī)器學(xué)習(xí)（MachineLearning，簡(jiǎn)稱ML）是AI的一個(gè)分支，它通過_________來(lái)讓機(jī)器從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。

3.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和_________學(xué)習(xí)是三種主要的學(xué)習(xí)類型。

4.特征工程是機(jī)器學(xué)習(xí)過程中的一個(gè)重要步驟，它包括特征提取、特征選擇和_________。

5.數(shù)據(jù)預(yù)處理是機(jī)器學(xué)習(xí)流程中的第一步，它通常包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、_________和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。

6.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型評(píng)估的常用指標(biāo)包括精確度、召回率、_________和F1分?jǐn)?shù)。

7.交叉驗(yàn)證是一種常用的模型評(píng)估方法，它通過將數(shù)據(jù)集分為_________和測(cè)試集來(lái)評(píng)估模型的泛化能力。

8.在深度學(xué)習(xí)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種常用于圖像識(shí)別和處理的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，它通過卷積層、_________層和全連接層組成。

9.優(yōu)化算法在機(jī)器學(xué)習(xí)中用于調(diào)整模型參數(shù)以最小化損失函數(shù)，常用的優(yōu)化算法包括梯度下降、隨機(jī)梯度下降（SGD）和_________。

10.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)_________。

11.數(shù)據(jù)可視化是一種將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖形或圖像的方法，它可以幫助我們更好地理解和分析數(shù)據(jù)，常用的數(shù)據(jù)可視化工具有_________、Tableau和D3.js。

12.在自然語(yǔ)言處理（NLP）中，詞嵌入（WordEmbedding）是一種將單詞轉(zhuǎn)換為向量表示的方法，常用的詞嵌入方法包括Word2Vec和_________。

13.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過與環(huán)境交互來(lái)學(xué)習(xí)如何采取最佳行動(dòng)的算法，它的核心概念包括狀態(tài)、動(dòng)作、_________和獎(jiǎng)勵(lì)。

14.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，集成學(xué)習(xí)是一種通過結(jié)合多個(gè)模型來(lái)提高預(yù)測(cè)性能的方法，常用的集成學(xué)習(xí)方法包括隨機(jī)森林、_________和梯度提升樹。

15.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，異常值檢測(cè)是指識(shí)別出數(shù)據(jù)集中與大多數(shù)數(shù)據(jù)不同的數(shù)據(jù)點(diǎn)，常用的異常值檢測(cè)方法包括Z-score、IQR和_________。

16.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，特征重要性是評(píng)估特征對(duì)模型預(yù)測(cè)影響程度的一個(gè)指標(biāo)，常用的特征重要性評(píng)估方法包括遞歸特征消除和_________。

17.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型融合是將多個(gè)模型的結(jié)果結(jié)合起來(lái)以提高預(yù)測(cè)性能的方法，常用的模型融合方法包括簡(jiǎn)單平均、權(quán)重平均和_________。

18.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，正則化是一種防止模型過擬合的技術(shù)，常用的正則化方法包括L1正則化和_________。

19.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，損失函數(shù)是用來(lái)衡量模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間差異的函數(shù)，常用的損失函數(shù)包括均方誤差、_________和交叉熵?fù)p失。

20.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)集通常分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和_________，用于模型的訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)和測(cè)試。

21.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，特征選擇是選擇對(duì)模型預(yù)測(cè)最有影響力的特征的方法，常用的特征選擇方法包括單變量統(tǒng)計(jì)測(cè)試、_________和基于模型的特征選擇。

22.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，特征提取是從原始數(shù)據(jù)中提取出更有用信息的方法，常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）和_________。

23.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型解釋性是指模型決策背后的原因和邏輯，提高模型解釋性的方法包括特征重要性、_________和模型可視化。

24.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型評(píng)估是通過在測(cè)試集上測(cè)試模型性能來(lái)評(píng)估模型好壞的過程，常用的模型評(píng)估方法包括準(zhǔn)確率、_________和F1分?jǐn)?shù)。

25.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，特征歸一化是將不同尺度的特征轉(zhuǎn)換到同一尺度的過程，常用的特征歸一化方法包括最小-最大標(biāo)準(zhǔn)化和_________。

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√，錯(cuò)誤的畫×）

1.機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練過程中，數(shù)據(jù)量越大，模型的泛化能力一定越好。（）

2.數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟中，缺失值處理可以通過刪除含有缺失值的行或列來(lái)完成。（）

3.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）只適用于圖像處理任務(wù)。（×）

4.交叉驗(yàn)證方法中，K折交叉驗(yàn)證是最常用的交叉驗(yàn)證技術(shù)。（√）

5.樸素貝葉斯分類器在處理高維數(shù)據(jù)時(shí)，其性能優(yōu)于支持向量機(jī)（SVM）。（×）

6.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，Q學(xué)習(xí)的目標(biāo)是學(xué)習(xí)一個(gè)最優(yōu)的動(dòng)作策略。（√）

7.機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征提取是指從原始數(shù)據(jù)中提取新的特征，而特征選擇是指從已有特征中選擇最有用的特征。（√）

8.數(shù)據(jù)可視化可以幫助我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值和模式。（√）

9.機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練完成后，可以直接部署到生產(chǎn)環(huán)境中。（×）

10.模型融合通?？梢蕴岣吣Ｐ偷念A(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。（√）

11.在自然語(yǔ)言處理中，詞嵌入技術(shù)可以將單詞轉(zhuǎn)換為向量表示。（√）

12.邏輯回歸模型只能用于二分類問題。（×）

13.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，正則化技術(shù)可以防止模型過擬合。（√）

14.深度學(xué)習(xí)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層越多，模型的性能越好。（×）

15.機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)集必須包含標(biāo)簽數(shù)據(jù)才能進(jìn)行訓(xùn)練。（√）

16.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的值函數(shù)（ValueFunction）和策略（Policy）是等價(jià)的。（×）

17.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，集成學(xué)習(xí)可以提高模型的魯棒性和泛化能力。（√）

18.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是數(shù)據(jù)預(yù)處理中的一個(gè)重要步驟，它可以消除不同特征之間的尺度差異。（√）

19.機(jī)器學(xué)習(xí)模型在測(cè)試集上的表現(xiàn)通常比在訓(xùn)練集上的表現(xiàn)要好。（×）

20.特征工程是機(jī)器學(xué)習(xí)中最具挑戰(zhàn)性的步驟之一，因?yàn)樗枰I(lǐng)域知識(shí)。（√）

五、主觀題（本題共4小題，每題5分，共20分）

1.作為人工智能訓(xùn)練師，請(qǐng)簡(jiǎn)述您對(duì)人工智能訓(xùn)練流程的理解，并說明在訓(xùn)練過程中可能遇到的挑戰(zhàn)以及相應(yīng)的解決策略。

2.請(qǐng)結(jié)合實(shí)際案例，分析在人工智能模型訓(xùn)練過程中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理以提升模型的訓(xùn)練效果。

3.討論在人工智能訓(xùn)練中，如何平衡模型復(fù)雜度和過擬合問題，并舉例說明具體的方法。

4.在您所了解的領(lǐng)域內(nèi)，人工智能技術(shù)有哪些應(yīng)用案例？請(qǐng)舉例說明這些應(yīng)用如何改變了相關(guān)行業(yè)的工作方式或提高了效率。

六、案例題（本題共2小題，每題5分，共10分）

1.案例背景：某在線教育平臺(tái)希望通過人工智能技術(shù)提高個(gè)性化推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。請(qǐng)根據(jù)以下信息，設(shè)計(jì)一個(gè)案例研究方案，包括數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理、模型選擇、訓(xùn)練和評(píng)估等步驟。

案例信息：

-用戶數(shù)據(jù)：包括用戶的基本信息、學(xué)習(xí)歷史、瀏覽記錄等。

-課程數(shù)據(jù)：包括課程內(nèi)容、課程難度、課程時(shí)長(zhǎng)、評(píng)分等。

-用戶行為數(shù)據(jù)：包括用戶的學(xué)習(xí)進(jìn)度、課程完成情況、學(xué)習(xí)時(shí)間等。

2.案例背景：某零售企業(yè)希望通過人工智能技術(shù)優(yōu)化庫(kù)存管理，減少庫(kù)存積壓和提高庫(kù)存周轉(zhuǎn)率。請(qǐng)根據(jù)以下信息，設(shè)計(jì)一個(gè)案例研究方案，包括數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理、模型選擇、訓(xùn)練和實(shí)施等步驟。

案例信息：

-銷售數(shù)據(jù)：包括每日銷售量、銷售金額、產(chǎn)品類別等。

-庫(kù)存數(shù)據(jù)：包括庫(kù)存數(shù)量、庫(kù)存成本、庫(kù)存周轉(zhuǎn)率等。

-市場(chǎng)數(shù)據(jù)：包括季節(jié)性因素、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手動(dòng)態(tài)、促銷活動(dòng)等。

標(biāo)準(zhǔn)答案

一、單項(xiàng)選擇題

1.A

2.A

3.C

4.A

5.B

6.C

7.A

8.B

9.C

10.B

11.A

12.B

13.C

14.B

15.D

16.A

17.D

18.B

19.A

20.C

21.C

22.B

23.C

24.B

25.D

26.C

27.D

28.A

29.D

30.B

二、多選題

1.A,B,C,D,E

2.A,B,C,D,E

3.A,B,C,D,E

4.A,B,C,D,E

5.A,B,C,D,E

6.A,B,C,D,E

7.A,B,C,D,E

8.A,B,C,D,E

9.A,B,C,D,E

10.A,B,C,D,E

11.A,B,C,D,E

12.A,B,C,D,E

13.A,B,C,D,E

14.A,B,C,D,E

15.A,B,C,D,E

16.A,B,C,D,E

17.A,B,C,D,E

18.A,B,C,D,E

19.A,B,C,D,E

20.A,B,C,D,E

三、填空題

1.模擬人類學(xué)習(xí)過程

2.算法

3.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)

4.特征提取

5.數(shù)據(jù)清洗

6.召回率

7.訓(xùn)練集

8.激活

9.Adam