A.目标域的数据量太少
B.目标域中缺乏标签数据，即没有足够的标注样本来训练模型
C.目标域与源域的数据分布差异过大
D.目标域中存在噪声数据

A.使用带有标签的数据训练模型
B.使用没有标签的数据训练模型，发现数据中的结构和模式
C.依赖于人类专家的指导和反馈来训练模型
D.侧重于模拟人类的推理和决策过程

A.用于评估模型性能的指标
B.用于指导智能体行为的信号，表示采取某个动作后的好坏程度
C.用于选择最佳特征的方法
D.用于生成新数据的技术

A.仅根据当前输入进行建模
B.考虑输入序列中前面和后面的内容来进行建模
C.忽略输入数据中的噪声进行建模
D.仅根据特定用户的偏好进行建模

A.从图像中提取有意义的视觉信息的过程
B.将图像转换为文本的过程
C.将图像压缩为更小的文件大小的过程
D.评估图像质量的过程

A.识别句子中的主语和谓语
B.分析句子中单词的词性
C.确定句子中谓词与其论元之间的关系
D.将句子翻译成另一种语言

A.一种用于表示知识的图形结构
B.一种用于分类数据的算法
C.一种用于优化机器学习模型的工具
D.一种用于存储大量文本数据的数据库

A.计算资源
B.存储资源
C.网络资源
D.人力资源

A.单词的顺序
B.单词的词性
C.单词的发音
D.单词的拼写

A.传统的编程语言
B.大规模数据集
C.简单的数学模型
D.逻辑推理规则

A.提高能源效率
B.确保机器的稳定性
C.避免碰撞和障碍物
D.保持恒定速度