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人工智能训练师职业技能竞赛

701机器学习的含义是指机器面对自行为的修正或性能的改善和机器对客观规律和发展。
702深度学习在人工智能领域表现并不突出。
703监督学习的学习数据既有特征（feature），也有标签（label）。
704相对于人工神经元网络和深度学习，类脑人工智能对人类大脑的神经回路具用更深入的理解。
705类脑人工智能是指模拟人类大脑的人工智能。
706类脑人工智能及人工神经网络只是智能的一种形式。
707python做矩阵操作一般要先引入相应的库，例如importnumpyasnp。
708x=nparray（[0，1，2，3，4]）y=x[：：-1]要将x和y相乘，如果np是导入的numpy库，使用的语句是npdot（x，y）。
709机器学习算法训练完成后，在训练集准确率很高，但验证集准确率很低，说明已经过拟合。
710专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用。
711对于自然语言处理工程来说，良好的语料标注是项目成功的基础。
712可以结合人工分词来加快文本数据标注的进度。
713语料标注涵盖在自然语言处理任务的建模和标注两个步骤中，语料标注过程尽量严格按照标注规范可以确保一次性建立完美的标注模型。
714对专业度要求比较高的标注，最好请制定标注标准的人参与标注。
715区域标注指是指将图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣部分的过程。
716回归问题和分类问题都有可能发生过拟合，这句话是否正确？（）。
717对于回归问题和分类问题，最常用的指标都是准确率和召回率吗？（）。
718CNN的全称是卷积神经网络，是否正确？（）。
719RNN的全称是卷积神经网络，是否正确？（）。
720MLP的全称是指卷积神经网络，是否正确？（）。
721GAN的全称是指卷积神经网络，是否正确？（）。
722给定n个数据点，如果其中一半用于训练，另一半用于测试，则训练误差和测试误差之间的差别会随着n的增加而减少，请问这句话是否正确（）。
723一般来说，回归不能用于分类问题，但是Logistic回归可用于解决分类问题，是否正确？（）。
724训练CNN时，可以对输入进行旋转、平移、缩放等预处理提高模型泛化能力。这种说法是否正确？（）。
725循环神经网络属于一种特殊的递归结构，这句话是否正确（）。
726淘宝中我们输入关键词查看商品时，会自动搜索出很多和所搜商品相关联的信息，这就是利用知识图谱的典型案例。
727感知机的运作原理是逻辑判断流程。
728语音增强的主要任务就是消除环境噪声对语音的影响。
729语音识别中，最简单的是特定人、小词汇量、孤立词的语音识别。
730有更多隐层神经网络模型，我们称之为深度学习。
731神经元受到足够强度的刺激，才会响应释放出刺激其他神经元的递质，刺激不足不会有输出。
732在图像处理中，采样越细，像素越小，越能精确的表现图像。
733判断：Python是通用编译器将程序编译成二进制代码再运行。
734一个实体指向它的属性值。不同属性类型对应于不同类型属性的边。（）。
735常见的非结构化数据主要是文本类的文章，即自然语言数据。
736国家、民族、书籍、电脑等都是由实体组成的集合，即语义类（概念）。
737不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎，知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息，从语义层面理解用户意图，改进搜索质量。（）。
738逆文档频率值越大，重要性越大。
739某个人、某个城市、某种植物在知识图谱中都被称为实体。
740目前出现的基于搜索引擎、问答系统的产品有百度贴心、搜狗知立方等。
741语音识别技术中最复杂最难解决的是，特定人、大词汇量、连续语音识别。
742聚类需要从没有标签的一组输入向量中寻找数据的模型和规律。
743学习率越小，训练速度越慢，最优解越精确。
744计算机视觉利用二维投影图像来重构三维物体的可视部分。
745人耳的精妙结构决定了我们对不同频率的声音有着不同的敏感。
746在梯度分别为正负的两个点之间，一定存在一个梯度为0的点。
747集合中的元素没有特定顺序但可以重复。
748聚类和分类的区别在于用于聚类的训练样本的类标记是未知的。
749机器学习算法在图像识别领域的性能表现可能会超过人类。
750列表是不可变对象，支持在原处修改。
751决策树学习是一种逼近离散值目标函数的方法，学习到的函数被表?为一棵决策树。
752梯度下降，就是沿着函数的梯度（导数）方向更新白变量，使得函数的取值越来越小，直至达到全局最小或者局部最小。
753线性回归是一种有监督机器学习算法，它使用真实的标签进行训练。
754最小二乘法是基于预测值和真实值的均方差最小化的方法来估计线性回归学习器的参数w和b。
755精确率、查全率、准确率、F1分数四种指标各有侧重，指标值都是越高越好，最佳值均为1，最差值均为0。
756查全率越高，意味着模型漏掉的样本越少，当假阴性的成本很高时，查全率指标有助于衡量模型的好坏。
757列表、元组和字符串都支持双向索引，有效索引的范围为[-L，L]，L为列表、元组或字符串的长度。
758列表、元组和字符串属于有序序列，其中的元素有严格的先后顺序。
759一般的，一棵决策树包含一个根结点、若干个内部结点和若干个叶结点；叶结点对应于决策结果，其他每个结点则对应于一个属性测试；根结点包含样本全集。
760Sigmoid函数能够把输入的连续实值变换为0和1之间的输出。
761线性回归主要用于解决回归问题，其因变量是连续的值。
762k均值算法，是一种原型聚类算法。
763聚类生成的组称为簇，簇内任意对象之间具有较高的相似度，而簇间任意对象之间具有较高的相异度。
764训练集与验证集的样本是不同的。
765在各类机器学习算法中，过拟合和?拟合都是可以彻底避免的。
766寻找最优超参数费时费力，应该在模型训练之前就指定最优参数。
767准确率是所有正确识别的样本占样本总量的比例。当所有类别都同等重要时，采用准确率最为简单直观。
768Pandas中利用merge函数合并数据表时默认的是内连接方式。
769同一个列表中的元素的数据类型可以各不相同。
770回归中利用最小二乘法主要通过最小化误差的平方来寻找一个数据匹配的最佳函数。
771均方根误差与均方误差二者没有关系。
772在MapReduce计算模型中，数据经过Reduce阶段处理后传送给Map阶段继续处理。
773数据库是可共享、具有独立性的数据集合。
774Hive用于对数据进行分析，本身不存储数据，数据存储在HDFS系统中。
775Spark基于硬盘计算的大数据并行计算框架，可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
776Hadoop的可扩展性错，不能随意增加节点。
777Nutch项目开发了自己的分布式文件系统NDFS。
778关系数据库可以存储结构化、非结构化数据。
779Hadoop主要用于存储结构化数据。
780DataWorks是阿里云提供的一站式大数据开发处理平台。
781分布式文件系统的设计目标是高性能、可伸缩性、可靠性及高安全性。
782Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序，但是不支持迭代算法。
783商业领域产生的数据量非常庞大，消费者的行为都会成为对企业非常有价值的数据来源。
784传统数据采集的数据都是非结构化的数据。
785HBase数据库中，用户读写操作通过HMaster实现。
786Hadoop分布式并行计算框架的执行是以任务展开，Storm分布式并行计算框架任务则是以提交拓扑的方式开始。
787异常数据都是需要删除处理的。
788HDFS是Hadoop架构中提供的数据存储组件。
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