- 1、本文档内容版权归属内容提供方,所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议,可选择认领,认领后既往收益都归您。。
- 2、本文档由用户上传,本站不保证质量和数量令人满意,可能有诸多瑕疵,付费之前,请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形,可联系本站下载客服投诉处理。
- 3、文档侵权举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
- 4、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
- 5、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 6、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 7、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多
人工智能算法工程师面试题(某上市集团公司)试题集解析
面试问答题(共20题)
第一题
请简述监督学习、无监督学习和强化学习的核心区别,并分别列举一个典型应用场景。
答案:
监督学习、无监督学习和强化学习的核心区别在于数据是否有标签、学习目标以及交互方式,具体如下:
学习类型
数据特点
学习目标
交互方式
监督学习
带标签数据(输入-输出对)
学习输入到输出的映射关系
无交互,直接基于数据训练
无监督学习
无标签数据(仅输入)
发现数据内在结构或模式
无交互,自主探索数据规律
强化学习
延迟奖励信号(环境反馈)
学习最优动作策略以最大化累积奖励
通过与环境交互试错学习
典型应用场景:
监督学习:
文档评论(0)