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机器学习跟统计学习、数据挖掘、计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域有着很深的联系。
数据挖掘
自然语言
统计学
发布时间:
2024-03-27 12:35:19
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1.
机器学习的应用领域有计算机视觉、模式识别、图像处理、数据挖掘、语音识别。( )(1 分)
2.
机器学习与其他领域的处理技术的结合,形成了计算机视觉、语音识别、自然语言处理等交叉学科。如机器学习 文本分析技术形成了自然语言处理学科(NLP)。A.正确B.错误
3.
深度学习技术在()等领域都取得了显著的效果。A.机器视觉B.语音识别C.机器翻译D.自然语言处理
4.
深度学习广泛应用于以下哪些领域? 选项: A、计算机视觉 B、语音识别 C、数据挖掘
5.
Python有以下几种应用场景:( )。选项: A:机器学习—数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理 B:人工智能—智能信息检索技术、专家系统 C:数据处理—数据爬取、数据分析和数据可视化 D:深度学习:图像识别、视觉艺术处理等
6.
LeNet模型是哪个领域的经典模型? 选项: A: 计算机视觉 B: 自然语言处理 C: 语音识别 D: 强化学习
7.
人工智能有哪些研究领域?() 选项: A、自然语言处理 B、计算机视觉 C、机器学习 D、语言识别
8.
深度学习是一种基于无监督特征学习和特征层次结构的学习模型。它在语音识别、自然语言处理和计算机视觉等领域具有巨大优势。 选项: A:正确 B:错误
9.
人工智能应用中,属于认知技术的是()选项: A:计算机视觉; B:机器学习; C:自然语言处理; D:语音识别技术
10.
人工智能应用中,属于认知技术的是( )。 选项: A:计算机视觉; B:机器学习; C:自然语言处理; D:语音识别技术
11.
人工智能的应用主要有( )。 选项: A:计算机视觉; B:机器学习; C:自然语言处理; D:机器人技术; E:语音识别技术
12.
自然语言处理=数据挖掘+机器学习。
13.
深度学习在自然语言处理,计算机视觉上等领域相较机器学习来说有极大的优势
14.
人工智能的关键技术包括 ( ) 选项: A: 语音识别 B: 计算机视觉 C: 自然语言处理 D: 机器学习 E: 专家系统
15.
人工智能应用中,属于认知技术的是()。A.计算机视觉B.机器学习C.自然语言处理D.语音识别技术
16.
深度学习技术在机器视觉、语音识别领域均有应用()
17.
深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域已得到广泛应用。()
18.
深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域已得到广泛应用。()
19.
人工智能的应用主要有以下那几个方面。()选项: A:计算机视觉。; B:机器学习。; C:自然语言处理。; D:机器人技术。; E:语音识别技术。
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