1、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。更准确地说，在实际过程中为了学习一个好的表示，需要构建具有一定“深度”的模型，并通过学习算法来让模型自动学习出好的特征表示，从而最终提升预测模型的准确率。
1、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。更准确地说，在实际过程中为了学习一个好的表示，需要构建具有一定“深度”的模型，并通过学习算法来让模型自动学习出好的特征表示，从而最终提升预测模型的准确率。
参考答案和解析
正确
相关考题：
我们建立一个5000个特征,100万数据的机器学习模型.我们怎么有效地应对这样的大数据训练()A.我们随机抽取一些样本,在这些少量样本之上训练B.我们可以试用在线机器学习算法C.我们应用PCA算法降维,减少特征数D.B和CE.A和BF.以上所有
数据科学家可能会同时使用多个算法(模型)进行预测，并且最后把这些算法的结果集成起来进行最后的预测(集成学习)，以下对集成学习说法正确的是()A.单个模型之间有高相关性B.单个模型之间有低相关性C.在集成学习中使用“平均权重”而不是“投票”会比较好D.单个模型都是用的一个算法
以下说法正确的是()1.一个机器学习模型，如果有较高准确率，总是说明这个分类器是好的2.如果增加模型复杂度，那么模型的测试错误率总是会降低3.如果增加模型复杂度，那么模型的训练错误率总是会降低4.我们不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项，然后再用监督学习分别进行学习A.1B.2C.3D.1and3
下列哪个自主学习模型是以班杜拉的个人、行为、环境交互决定论以及自我调节思想为基础而提出的一个模型?() A.麦考姆斯的自主学习模型B.布鲁姆的自主学习模型C.巴特勒和温内的自主学习模型D.齐默尔曼的自主学习模型
AlphaStar之所以能战胜人类,错误的原因是() A、使用深度增强学习来实现训练模型，包含了强化学习和深度学习B、高度可伸缩的分布式训练系统C、AI的反应较快，视野较好，不会墨守成规D、AlphaStar运气好
下列哪个自主学习模型是以班杜拉的个人、行为、环境交互决定论以及自我调节思想为基础而提出的一个模型？（）A麦考姆斯的自主学习模型B布鲁姆的自主学习模型C巴特勒和温内的自主学习模型D齐默尔曼的自主学习模型
数据科学家可能会同时使用多个算法（模型）进行预测，并且最后把这些算法的结果集成起来进行最后的预测（集成学习），以下对集成学习说法正确的是（）。A、单个模型之间有高相关性B、单个模型之间有低相关性C、在集成学习中使用“平均权重”而不是“投票”会比较好D、单个模型都是用的一个算法
基于机器学习的系统跟基于人工识别的系统有什么差异？（）A、机器学习系统节省人力，更自动化B、机器学习比较适合排序、简单逻辑判断C、机器学习比较适合复杂的聚类和分类算法D、机器学习可以从海量的数据中获取经验，而不受限于具体维度
当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，费时费力。（）
判断题当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，费时费力。（）A对B错
单选题（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本A深度学习B机器学习C人机交互D智能芯片