多选题(2分)数据标注的质量直接关系到模型训练的优劣程度，因此要为数据标注制定一套既定的标注流程以控制标注质量。常规的数据标注过程依次包括() .() .()，数据质检等环节
A: 数据采样
B: 数据采集
C: 数据清洗
D: 数据标注
A: 数据采样
B: 数据采集
C: 数据清洗
D: 数据标注
举一反三
- 数据标记的质量直接关系到模型训练的优劣程度，因此要为数据标注制定一套既定的标注流程以控制标注质量。常规的数据标注的流程依次为（）等环节。 A: 数据采集，数据清洗，数据质检，数据标注 B: 数据采集，数据标注，数据质检，数据清洗 C: 数据采集，数据清洗，数据标注，数据质检. D: 数据采集，数据质检，数据清洗，数据标注
- AI识别应用模型开发的流程包含数据采集与标注、问题分析与模型定义、模型部署、模型评估、模型训练、集成等环节，正确的流程是（）。 A: 问题分析与模型定义》数据采集与标注》模型训练》模型评估》模型部署》业务集成 B: 数据采集与标注》问题分析与模型定义》模型训练》模型部署》模型评估》业务集成 C: 数据采集与标注》问题分析与模型定义》模型评估》模型训练》模型部署》业务集成 D: 问题分析与模型定义》数据采集与标注》模型训练》模型部署》模型评估》业务集成
- 半监督学习中标注的训练数据总是多于未标注的训练数据。
- 以下属于数据预处理的方法有（ ）。 A: 数据清洗 B: 数据变换 C: 数据归约 D: 数据标注
- 为了提升数据质量、降低数据计算的复杂度、减少数据计算量并提升数据处理的精准度，数据科学项目需要对原始数据进行一定的加工处理工作，包括（ ）等。 A: 数据清洗 B: 数据脱敏 C: 数据存储 D: 数据标注