深度学习的模型训练需要大量的数据 实际操作中 可以通过数据增强的技术对训练的图像数据集加入随机噪声 扩充数据集的样本量()

在离线训练部分，如果采用普通服务器，无法支撑深度神经网络和应用场景在人工智能上的大数据及模型，所以（)是较为理想的计算平台。

百度翻译、谷歌翻译通过大量数据的训练实现深度学习，最终实现准确的翻译。（)

为方便用户理解大数据分析结果，需要友好的（)。A大数据深度学习技术B分布式内存计算C大数据可

许多公司利用大数据技术来收集海量数据 训练模型 优化模型 并发布预测模型来提高业务水平或者避免风险 这是大数据在()的技术。

我们建立一个5000个特征 100万数据的机器学习模型.我们怎么有效地应对这样的大数据训练()A.我们

我们想在大数据集上训练决策树 为了使用较少时间 我们可以()A.增加树的深度B.增加学习率(learnin