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.浅层神经网络与深度神经网络比较，其区别之处是（）。
- 3.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。
- 4.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。
- 5.百度翻译、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。（ ）
- 6.监督学习的训练集是有标签的数据。
- 7.监督学习的训练集时有标签的数据。
- 8.使用标注数据进行模型训练的方法叫做无监督学习。
- 9.集成学习是一种通过结合多个学习模型来提高预测准确性和稳定性的机器学习方法。哪个最能描述集成学习的基本思想？（ ）
- 10.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( )
