特征是描述样本的特性的维度关于其在传统机器学习和深度学习的可解释性以下说法正确的是:-----------（）
A: 特征在传统机器学习可解释性强,而在深度学习可解释性弱**
B: 特征在传统机器学习可解释性弱,而在深度学习可解释性强
C: 特征在传统机器学习和深度学习可解释性均弱
D: 特征在传统机器学习和深度学习可解释性均强
A: 特征在传统机器学习可解释性强,而在深度学习可解释性弱**
B: 特征在传统机器学习可解释性弱,而在深度学习可解释性强
C: 特征在传统机器学习和深度学习可解释性均弱
D: 特征在传统机器学习和深度学习可解释性均强
A
举一反三
- 知识图谱利用符号知识发展可解释人工智能，现阶段深度学习已融合知识图谱，故深度学习在现阶段是可解释的人工智能。（ ）
- 机器学习包括传统机器学习和深度学习
- （）是机器智能发展的核心诉求之一 A: 深度学习 B: 理解语言 C: 可解释 D: 精准回答
- 与传统的分类机器学习算法相比，深度学习网络不同之处不是下面哪项？ A: 不需要人工进行特征工程，深度学习算法本身具有一定的特征提取能力 B: 深度学习算法需要的数据量和算力更大，但性能更好 C: 深度学习算法不需要对数据进行预处理 D: 深度学习的算法解释性一般比较弱，对数据依赖性强
- 与传统的分类机器学习算法相比，深度学习网络不同之处是下面哪些项？ A: 深度学习算法对数据预处理没要求 B: 不需要人工进行特征工程，深度学习算法本身具有一定的特征提取能力 C: 深度学习算法需要的数据量和算力更大，但性能更好 D: 深度学习的算法解释性一般比较弱
内容
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深度学习和传统的机器学习一样，都需要人工设计或选取特征。
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以下关于深度学习和神经网络描述正确的是（ ） A: 深度学习是机器学习的一个研究方向 B: 人工神经网络来源于生物神经网络，两者的机理完全一致 C: 和传统机器学习一样，神经网络也利用神经元来学习样本特征 D: 神经网络是一类机器学习的总称，目前我们说的深度学习一般都特指深度神经网络
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关于深度学习的描述，下列哪一个正确（）。 A: 深度学习不适合处理大数据 B: 深度学习的可解释性很强 C: 深度学习能够从原始数据中逐层进行特征学习 D: 深度学习只需要少量计算就可以完成训练
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深度学习和传统的机器学习一样，都需要人工设计或选取特征。 A: 正确 B: 错误
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机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。深度学习源于人工神经网络的研究，它模仿人脑的机制来解释数据。对人工智能，机器学习，深度学习的关系，以下正确的描述是：（A>B代表A出现的时间早于B） A: 人工智能>机器学习>深度学习 B: 人工智能>深度学习>机器学习 C: 机器学习>人工智能>深度学习 D: 机器学习>深度学习>人工智能