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人工智能项目中,标注环节没必要重视。


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人工智能项目中,标注环节没必要重视。

A、正确

B、错误

正确答案:B


Tag:人工智能训练师职业技能竞赛 人工智能 环节 时间:2024-03-31 22:18:15

  • 上一篇:语音转换可以理解为如下语音处理过程:先通过语音识别将输入语音转换为文字,对文字进行转换,再将转换之后的文字通过语音合成技术输出新的语音。
  • 下一篇:一个合格的标注员需要具备以下素质:持续的学习力、细心、耐心、责任心、较强的专注力、团队协作、良好的沟通表达能力等。

相关答案

  • 1.情感语音方面的研究理论与方法尚不成熟,而人类情感具有复杂性和个性化的特点,给其研究带来诸多困难。
  • 2.文本标注需要按照自然语言处理的要求进行标注,其中自然语言处理的英简称是NPL。
  • 3.主成分分析也称主分量分析,旨在利用降维的思想,把多指标转化为少数?个综合指标。
  • 4.数据规约就是为了压缩数据量,帮助从原有庞大数据集中获得一个精简的数据集合,并使这一精简数据集保持原有数据集的完整性。
  • 5.实体识别,它所解决的问题是如何匹配多个信息源在现实世界中的实体事物。
  • 6.数据仓库是数据集成最常用的方法。
  • 7.数据集成是指将互相关联的分布式异构数据源集成到一起,使用户能够以透明的方式访问这些数据源。
  • 8.孤立点并不真实存在,是人们?意中弄出的偏差比较大的数据。
  • 9.孤立点的是不符合数据模型的数据。
  • 10.噪声数据也可以用于数据挖掘进行分析。

热门答案

  • 1.噪声数据是指一个测量变量中的随机错误或偏差。
  • 2.若一条记录中有多个属性值被遗漏了,则可将该记录排除在数据挖掘之外。
  • 3.处理空缺值的基本方法有6种,包括忽略元组、人工填写空缺值、使用全局常量替换空缺值、使用属性的中?度量填充空缺值、使用与给定元组属同一类的所有样本的平均值来填充空缺值、使用最可能的值填充空缺值。
  • 4.数据的缺失值是指现有数据集中某个或某些属性的值时不完整的。
  • 5.由于操作员重复录入,并发处理等不规范的操作,导致产生不完整,不准确的,?效的数据也可以用在数据分析?。
  • 6.数据质量的可解释性,也称为可读性,是指数据被人理解的难易程度。
  • 7.数据质量的可信性由三个因素决定:数据来源的权威性、数据的规范性、数据产生的时间。
  • 8.数据质量的时效性是指有些数据会随时间而变化的。
  • 9.数据质量的数据相关性是指数据与特定的应用和领域有关。
  • 10.数据质量的数据一致性是指在数据库中,不同表中存储和使用的同一数据应当是等价的,表?数据有相等的值和相同的。

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