第441题 为了确保模型具有较好的泛化能力,通常建议将数据集划分为( )的比例。

A.40%训练集,30%验证集,30%测试集

B.80%训练集,10%验证集,10%测试集

C.40%训练集,40%验证集,20%测试集

D.30%训练集,50%验证集,20%测试集

参考答案：B

第442题 自动化标注能够显著降低( )成本。

A.数据收集

B.数据存储

C.数据标注

D.数据传输

参考答案：C

第443题 分布式数据处理的优势之一是能够利用多个计算节点的计算能力,从而实现任务的快速响应和高效处理。这种优势主要得益于( )。

A.负载均衡技术

B.数据压缩技术

C.数据缓存技术

D.数据加密技术

参考答案：A

第444题 为了确保数据可追溯性,组织应该建立一套完整的数据管理流程,包括数据的( )、存储、传输和销毁等环节。

A.创建

B.收集

C.分析

D.应用

参考答案：A

第445题 在数据管理中,数据可追溯性的主要目的是( )。

A.提高数据处理速度

B.减少数据存储成本

C.确保数据来源和修改历史的透明度

D.增加数据的复杂性

参考答案：C

第446题 在Excel中进行数据清洗时,( )操作是用于识别重复数据的最佳实践。

A.使用“条件格式”高亮显示重复值

B.手动检查每一行数据寻找重复项

C.使用排序查找重复值

D.将数据转换为文本格式以便更容易识别重复

参考答案：A

第447题 ( )是一种常用的图像读取方法,可以从文件中提取像素数据。

A.图像编码

B.图像解码

C.图像压缩

D.图像解压缩

参考答案：B

第448题 在文本类数据标注过程步骤中,( )是不需要的。

A.对数据进行分词

B.构建词典

C.进行情感分析

D.标记实体

参考答案：C

第449题 在处理视觉类数据时,人工智能训练师制定规范的目的是( )。

A.增加数据集的多样性

B.保证训练模型时的数据处理一致性和数据质量

C.减少数据存储的空间需求

D.加快数据处理的速度

参考答案：B

第450题 在算法训练过程中,选择合适的模型对于提高模型性能至关重要。( )步骤不属于模型选择过程。

A.了解不同模型的优缺点

B.根据任务需求选择合适的模型

C.对模型进行调参优化

D.对模型进行评估和比较

参考答案：C

第451题 在数据集划分时,如果目标是提高模型的准确性,应采用( )划分方法。

A.随机划分

B.按比例划分

C.分层划分

D.交叉验证

参考答案：C

第452题 在进行文本数据预处理时,( )步骤通常用于将文本转换为数值型数据。

A.分词

B.去除停用词

C.词干提取

D.编码转换

参考答案：D

第453题 降维的主要目的是减少数据的复杂性,同时保留数据中的重要信息。( )降维方法是通过将高维数据映射到低维空间来实现的。

A.主成分分析

B.线性判别分析

C.决策树

D.遗传算法

参考答案：A

第454题 当需要对图像中的多个对象进行精确边界框绘制时,通常会使用的标注工具是( )。

A.多边形标注工具

B.点云标注工具

C.目标检测标注工具

D.关键点标注工具

参考答案：C

第455题 模型训练的目标是( )。

A.最大化模型准确率

B.最小化模型损失

C.最大化模型泛化能力

D.最小化模型复杂度

参考答案：B

第456题 线性规划是一种用于求解( )问题的优化算法。

A.线性

B.非线性

C.凸

D.离散

参考答案：A

第457题 为了高效地训练大规模数据集,( )软件组件最为关键。

A.数据库管理系统

B.版本控制系统

C.分布式训练框架

D.集成开发环境IDE

参考答案：C

第458题 在进行大规模分布式训练时,( )框架提供了较为成熟的分布式训练支持。

A.TensorFlow

B.PyTorch

C.MXNet

D.Chainer

参考答案：A

第459题 在算法验证过程中,通常采用的形式化方法包括模型检验和( )。

A.形式化描述

B.逻辑推理

C.代码审查

D.测试用例

参考答案：B

第460题 在超参数调优过程中,通常使用( )方法来评估模型性能。

A.交叉验证

B.网格搜索

C.随机搜索

D.贝叶斯优化

参考答案：A