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(2025)人工智能(AI)训练师专业知识考试题库及答案(精选)

一、选择题

1.以下哪种机器学习算法属于无监督学习？（）

A.决策树

B.K-均值聚类

C.逻辑回归

D.支持向量机

答案：B

解析：无监督学习是指在没有标记数据的情况下，对数据进行分析和建模。K-均值聚类是一种典型的无监督学习算法，它的目的是将数据集中的数据点划分为不同的簇，使得同一簇内的数据点相似度较高，不同簇之间的数据点相似度较低。而决策树、逻辑回归和支持向量机通常用于有监督学习，有监督学习需要有标记的数据来进行模型训练。

2.在深度学习中，以下哪个激活函数可能会出现梯度消失问题？（）

A.ReLU

B.LeakyReLU

C.Sigmoid

D.ELU

答案：C

解析：Sigmoid函数的表达式为\(f(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}\)，其导数在\(x\)趋于正无穷或负无穷时趋近于0。在深度神经网络的反向传播过程中，梯度会随着网络层数的增加而不断相乘，当使用Sigmoid函数作为激活函数时，就容易出现梯度消失的问题，即梯度变得非常小，导致网络难以学习。ReLU（修正线性单元）、LeakyReLU和ELU等激活函数在一定程度上缓解了梯度消失问题。

3.以下哪个不是常用的机器学习评估指标？（）

A.准确率

B.召回率

C.均方根误差

D.欧几里得距离

答案：D

解析：准确率是分类问题中常用的评估指标，表示分类正确的样本数占总样本数的比例；召回率也是分类问题中的指标，反映了模型能够正确识别出的正样本占所有正样本的比例；均方根误差常用于回归问题，衡量预测值与真实值之间的平均误差。而欧几里得距离是一种用于衡量两个向量之间距离的度量方法，不是用于评估机器学习模型性能的指标。

4.在强化学习里，以下哪个概念代表智能体在某个状态下采取某个动作所能获得的期望累积奖励？（）

A.策略

B.值函数

C.奖励函数

D.环境

答案：B

解析：值函数是强化学习中的一个重要概念，它表示智能体在某个状态下采取某个动作或者处于某个状态时，所能获得的期望累积奖励。策略是智能体在每个状态下选择动作的规则；奖励函数是环境在智能体采取动作后给予的即时奖励；环境是智能体交互的外部世界，提供状态信息和奖励。

5.以下哪种数据预处理方法可以将数据缩放到[0,1]区间？（）

A.标准化

B.归一化

C.正则化

D.白化

答案：B

解析：归一化（Min-Max归一化）是将数据缩放到[0,1]区间的常用方法，其公式为\(x_{new}=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}\)。标准化是将数据转换为均值为0，标准差为1的分布；正则化是一种防止模型过拟合的技术；白化是一种对数据进行预处理，使得数据的特征之间不相关且方差为1的方法。

二、填空题

1.深度学习中常用的优化算法有随机梯度下降（SGD）、Adagrad、Adadelta、RMSProp和__________等。

答案：Adam

解析：Adam是一种自适应学习率的优化算法，它结合了Adagrad和RMSProp的优点，能够自适应地调整每个参数的学习率，在很多深度学习任务中表现出了较好的性能。它在处理稀疏梯度和非平稳目标时都能取得不错的效果。

2.在自然语言处理中，词嵌入是将词语表示为__________的一种技术。

答案：低维稠密向量

解析：传统的词语表示方法（如one-hot编码）是高维稀疏向量，存在维度灾难等问题。词嵌入技术将词语映射到低维稠密向量空间，使得语义相近的词语在向量空间中距离也相近，能够更好地捕捉词语之间的语义信息，常用于各种自然语言处理任务，如文本分类、机器翻译等。

3.卷积神经网络（CNN）中，卷积层的主要作用是提取数据的__________。

答案：特征

解析：卷积层是CNN的核心层，它通过卷积核在输入数据上进行滑动卷积操作，提取数据的局部特征。不同的卷积核可以提取不同类型的特征，如边缘、纹理等。随着网络层数的增加，卷积层可以提取到更高级、更抽象的特征。

4.决策树中，常用的划分准则有信息增益、增益率和__________。

答案：基尼指数

解析：信息增益是根据划分前后信息熵的变化来衡量划分的优劣；增益率是对信息增益的一种改进，避免了信息增益对取值较多属性的偏好；基尼指数也是一种常用的划分准则，它反映了从数据集D中随机抽取两个样本，其类别标记不一致的概率，基尼指数越小，数据集的纯度越高。

5.在图像分类任务中，常用的评估指标除了准确率，还有__________和F1分数。

答案：精确率、召回