星火大模型可以通過遷移學習來適應新的數(shù)據(jù)集和任務。()

A.增加數(shù)據(jù)集的多樣性

B.引入遷移學習

C.使用自動化標注工具

D.引入殘差網(wǎng)絡緩解梯度問題

E.在測試階段不斷調(diào)整模型結構

A.干擾機器識別圖像的新方法

B.新算法助機器學習抵抗干擾

C.機器學習是人工智能的核心

D.機器學習大數(shù)據(jù)訓練的方法

A.啟動ActiveDirectory的診斷數(shù)據(jù)收集器集

B.設定事件日志訂閱和配置

C.啟動系統(tǒng)的性能數(shù)據(jù)收集器集

D.創(chuàng)建一個新的網(wǎng)絡監(jiān)視器捕獲

A.元數(shù)據(jù)的獲取方式包括從原系統(tǒng)采集、通過數(shù)據(jù)建模設計方法來設計，也可以從系統(tǒng)行為中主動學習獲得

B.數(shù)據(jù)模型設計的方法有3NF、維度建模發(fā)和實體建模法

C.數(shù)據(jù)模型設計的過程是通過自上而下或自下而上的方式來梳理業(yè)務數(shù)據(jù)、抽象，然后采用建模方法來設計數(shù)據(jù)模型，數(shù)據(jù)模型分為概念模型、邏輯模型和物理模型

D.良好的數(shù)據(jù)模型包含數(shù)據(jù)結構、數(shù)據(jù)操作和數(shù)據(jù)約束三要素