2024年安徽省职业技能竞赛（人工智能训练师赛项）考试题库（含答案）.pdf

2024年安徽省职业技能竞赛(人工智能训练师赛项)考试题

库(含答案)

一、单选题

1.盲目有哪些信誉好的足球投注网站策略不包括下列那个()。

A、广度优先有哪些信誉好的足球投注网站

B、深度优先有哪些信誉好的足球投注网站

C、有界深度优先有哪些信誉好的足球投注网站

D、全局择优有哪些信誉好的足球投注网站

答案：D

2.对没有标签的数据进行分类的问题属于机器学习中哪一类问题()。

A、回归

B、分类

C、聚类

D、强化

答案：C

3.在大模型中使用的“残差连接”有什么目的?

A、增加网络深度

B、减少计算量

C、帮助梯度流动

D、限制模型容量

答案：C

4.隐马尔可夫模型(HMM)主要用于解决什么问题?

A、图像识别

B、语音识别

C、文本分类

D、社交网络分析

答案：B

5.在深度学习中，Dropout是一种常用的正则化技术，它主要作用于什么阶段?

A、数据预处理阶段

B、激活函数之后

C、全连接层之后

D、池化层之后

答案：B

6.下列哪个选项不属于树的遍历方式?

A、前序遍历

B、中序遍历

C、后序遍历

D、层次遍历

答案：D

7.在数据挖掘项目中，通常第一步进行的是?

A、模型训练

B、特征工程

C、数据清洗

D、结果评估

答案：C

8.网格有哪些信誉好的足球投注网站(gridsearch)通常用于什么目的?

A、数据预处理

B、特征选择

C、超参数调优

D、模型融合

答案：C

9.()是机器学习较早的研究方向，其源于英国数学家托马斯.贝叶斯在1763

年发表的一篇论文中提到的贝叶斯定理。

A、决策树

B、随机森林

C、人工神经网络

D、贝叶斯学习

答案：D

10.假如你在训练一个线性回归模型，有下面两句话：①如果数据量较少，容易

发生过拟合。②如果假设空间较小，容易发生过拟合。关于这两句话，下列说法

正确的是?

A、①和②都错误

B、①正确，②错误

C、①错误，②正确

D、①和②都正确

答案：B

11.线性回归方程y-2x+7揭示了割草机的剩余油量(升)与工作时间(小时)

的关系，以下关于斜率描述正确的是：()。

A、割草机可以被预测到的油量是2升

B、割草机每工作1小时大约需要消耗7升油

C、割草机每工作1小时大约需要消耗2升油

D、割草机工作1小时后剩余油量是2升

答案：C

12.深度学习中的梯度消失问题常见于哪种类型的网络结构?

A、卷积神经网络(CNN)

B、稠密神经网络(DenseNet)

C、循环神经网络(RNN)

D、自编码器(Autoencoder)

答案：C

13.以下哪个是计算机视觉中常用的图像金字塔表示方法?

A、高斯金字塔

B、Laplacian金字塔

C、Pyramidrepresentation

D、所有以上选项

答案：D

14.数据产品开发中，需要综合考虑三个不同的指标，下列哪项不是三项指标之

A、查全率

B、查准率

C、响应时间

D、响应速度

答案：A

15.Fisher判别分析(FDA)在机器学习中通常用于什么目的?

A、数据可视化

B、降维

C、增加模型的预测力

D、建立概率模型

答案：B

16.在深度学习中，空间金字塔池化层(SpatialPyramidPooling)主要用于解决

什么问题?

A、增加模型的深度

B、减少计算量

C、处理不同尺寸的输入

D、加速梯度下降

答案：C

17.在深度学习中，大模型常见的优化算法是?

A、梯度下降

B、遗传算法

C、线性回归

D、支持向量机

答案：A

18.用于度量样本点之间距离的距离度量函数有()。

A、连续属性距离度量函数

B、离散属性距离度量函数

C、混合属性距离度量函数

D、以上都是

答案：D

19.大模型通常需要大量的数据来做什么?

A、验证模型效果

B、初始化参数

C、防止过拟合

D、降低计算成本

答案：C

20.有统计显示，在未来，非结构化数据的占比将达到()以上。

A、0.6

B、0.7

C、0.8

D、0.9

答案：D

21.以下哪个是无监督学习的例子?

A、支持向量机

B、神经网络

C、K-means聚类

D、线性回归

答案：C

22.以下哪种方法不是用来评估机器学习模型的性能?

A、精确度

B、召回率

C、均方误差

D、排序损失

答案：D

23.大模型的一个主要缺点是什么?

A、高准确率

B、快速收敛

C、难以解释

D、无需调参

答案：C

24.基于学习策略进行分类，机器学习可分为()。

A、模拟人脑的机器学习和采用数学方法的机器学习

B、归纳学习、演绎学习、类比学习、