关于机器学习,哪个说法有问题:
A: 深度学习的方法虽然不需要专家提供特征知识，但具有多部串联、错误累计的问题
B: DavidMarr建立了第一个计算机视觉的理论框架
C: 机器学习时代计算机视觉仍然以特征提取为核心
D: 机器学习方法需要大量的特征并且要根据应用场景进行大量的调试，容易陷入扩大数据、复杂化模型的循环
A: 深度学习的方法虽然不需要专家提供特征知识，但具有多部串联、错误累计的问题
B: DavidMarr建立了第一个计算机视觉的理论框架
C: 机器学习时代计算机视觉仍然以特征提取为核心
D: 机器学习方法需要大量的特征并且要根据应用场景进行大量的调试，容易陷入扩大数据、复杂化模型的循环
举一反三
- 下列关于人工智能和机器学习的说法错误的是 A: David Marr的理论是自下而上的，并且具有中间反馈和可实施性的优点 B: 长期来看，人工智能的核心方法论都是“用计算机模拟学习能力和智能特征” C: David Marr建立了第一个计算机视觉的理论框架 D: 机器学习时代计算机视觉仍然以特征提取为核心
- 下列关于人工智能和机器学习的说法错误的是 A: 一个计算机模型即可囊括物体识别、距离估计、动态物体轨迹判断等功能来实现视觉辅助的自动驾驶系统 B: 人工智能的发展与实际应用紧密结合，形成“商用-需求-技术”的闭环 C: 目前人工智能领域计算机视觉主要模拟人脑中对视觉信息分析和理解的过程 D: 机器学习方法需要大量的特征并且要根据应用场景进行大量的调试，容易陷入扩大数据、复杂化模型的循环
- 【单选题】下列关于深度学习说法错误的是() A. 深度学习是对数据进行表征学习的机器学习方法 B. 深度学习源于人工神经网络的研究 C. 深度学习的目的在于从层次化网络的建立中学到数据的复杂特征表示 D. 深度学习相比于机器学习最大区别在于需要人工特征提取
- 智能交通的核心是() A: 大数据 B: 深度学习 C: 计算机视觉 D: 机器学习
- 与传统机器学习方法相比，深度学习的优势在于 A: 深度学习可以自动学习特征 B: 深度学习完全不需要做数据预处理 C: 深度学习完全不提取底层特征，如图像边缘、纹理等 D: 深度学习不需要调参