A.資料擴(kuò)增(dataaugmentation)
B.資料缺失值(missingvalue)
C.噪聲(noise)
D.數(shù)據(jù)壓縮(datacompression)
E.不完整數(shù)據(jù)(incompletedata)
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A.資料篩選(dataselection)
B.數(shù)據(jù)預(yù)處理(datapreprocessing)
C.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(datatransformation)
D.數(shù)據(jù)挖掘(datamining)
E.知識(shí)評(píng)估(knowledgeevaluation)
A.關(guān)聯(lián)規(guī)則探勘(AssociationRuleMining)
B.隱藏式馬可夫模型(HiddenMarkovModels)
C.序列樣式探勘(SequentialPatternMining)
D.分類模型(ClassificationModeling)
E.聚類(Clustering)
A.斷
B.詞袋
C.詞性標(biāo)記
D.詞意
E.相依剖析
A.音頻(frequency)
B.聲道數(shù)(numberofchannels)
C.音量(volume)
D.音高(pitch)
E.音色(timbre)
A.8kHz
B.16kHz
C.32kHz
D.44.1kHz
E.56kHz
最新試題
相對(duì)化學(xué)沉淀等傳統(tǒng)工藝而言,萃取工藝的主要優(yōu)點(diǎn)是()。
人工智能發(fā)展的早期階段主要側(cè)重于哪方面的研究()?
在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,什么是“動(dòng)態(tài)規(guī)劃”(DynamicProgramming)()?
在自然語言處理中,哪些方法可以用于提升自動(dòng)對(duì)話系統(tǒng)和文本摘要生成的自然性和流暢性()?
在自然語言處理任務(wù)中,哪些技術(shù)適用于改善實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取的效果()?
反向傳播算法的基本原理是基于什么()?
依存句法分析(DependencyParsing)主要用于分析什么()?
模型微調(diào)中的提示學(xué)習(xí)是指:()。
人工智能中的“序列到序列”模型主要用于處理什么類型的數(shù)據(jù)()?
在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中,哪些技術(shù)可以用于加速模型收斂和提高穩(wěn)定性()?