深度学习的本质是：通过构建多隐层的模型和海量训练数据（可为无标签数据），来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。（ ）
A、对
B、错
发布时间：2024-11-28 08:37:51
请在 下方输入 要搜索的题目：
推荐参考答案 (
由 快搜搜题库 官方老师解答 )
答案：对
相关试题
- 1.深度学习的本质是：通过构建多隐层的模型和海量训练数据（可为无标签数据），来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。（ ）
- 2.深度学习是机器学习的一个子问题，其主要目的是从数据中自动学习有效的特征表示。
- 3.人工智能和机器学习有很多交集。深度学习就是横跨ML和AI的一个典型例子。深度学习的典型应用是：用数据训练模型，然后让模型作出预测。
- 4.百度翻译、谷歌翻译通过大量数据的训练实现深度学习，最终实现准确的翻译。（ ）
- 5.监督学习的训练集是有标签的数据。
- 6.监督学习的训练集时有标签的数据。
- 7.使用标注数据进行模型训练的方法叫做无监督学习。
- 8.机器学习服务是一项数据挖掘分析平台服务,帮助用户通过机器学习技术迅速发现数据规律和构建预测模型,将其部署为预测分析解决方案( )
- 9.在人工智能业务流程构建中,模型训练的核心目标是通过对数据进行学习和优化，生成能够对新数据进行预测和推断的模型。
- 10.在训练数据中进行模式识别，以建立一个预测模型，这种机器学习应用是基于模型的学习。（ ）
