在自动驾驶中,AI需要不断地通过路面信息来调整开车的决策。这种处理模式适合用( )来训练出合理的策略。
A: 弱化学习
B: 监督学习
C: 强化学习
D: 非监督学
A: 弱化学习
B: 监督学习
C: 强化学习
D: 非监督学
C
举一反三
- 在自动驾驶中，AI需要不断地通过路面信息来调整开车的决策。这种处理模式适合用____来训练出合理的策略? 非监督学习|监督学习|强化学习|弱化学习
- (0.5分)[br][/br]单选题[br][/br]在自动驾驶中，A、I需要不断地通过路面信息来调整开车的决策。这种处理模式适合用（ ）来训练出合理的策略[br][/br]• A: 监督学习<br>• B: 无监督学习<br>• C: 强化学习<br>• D: 弱化学习
- 在自动驾驶中,AI需要不断地通过路面信息来调整开车的决策，这种处理模式适合用()来训练出合理的策略
- 在自动驾驶中,AI需要不断地通过路面信息来调整开车的决策
- 图神经网络在处理节点分类模型时通常以（ ）模式进行训练？ A: 监督学习 B: 半监督学习 C: 非监督学习 D: 强化学习
内容
- 0
机器学习包括以下哪些类型？ A: 监督式学习 B: 非监督学习 C: 强化学习 D: 弱化学习
- 1
以下选项中，通过接收奖励信号来改善行为，从而获得最优策略的 A: 监督学习 B: 无监督学习 C: 强化学习 D: 迁移学习
- 2
( )是数据集中每个特征向量都有一个标记,使用标记的训练数据来推断一个功能的学习任务。 A: 监督学习 B: 非监督学习 C: 强化学习 D: 半监督学习
- 3
下列关于强化学习的说法正确的是? 在强化学习中，计算机通过不断与环境交互并通过环境反馈来逐渐适应环境|强化学习的概念是从Alphago战胜李世石之后才提出的|强化学习和有监督学习的过程相似，是“开环”的过程|强化学习属于无监督学习的一种，不需要有监督信息
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在自动驾驶中，AI需要不断地通过路面