下列关于人工智能中机器学习的说法，错误的是（）。
P88，机器学习是一种自动将模型与数据匹配，并通过训练模型对数据进行“学习”的技术。机器学习的研宄主要聚焦在机器学习算法及应用、强化学习算法、近似及优化算法和规划问题。其中常见的学习算法主要包含回归、聚类、分类、近似、估计和优化等基础算法的改进和研宄，迁移学习、多核学习和多视图学习等强化学习方法，是当前的研宄热点。神经网络是机器学习的一种形式，该技术出现在20世纪60年代，并用于分类型应用程序。它根据输入、输出、变量权重或将输入与输出关联的“特征”来分析问题。它类似于神经元处理信号的方式。深度学习是通过多等级的特征和变量来预测结果的神经网络模型，得益于当前计算机架构更快的处理速度，这类模型有能力应对成千上万个特征。与早期的统计分析形式不同，深度学习模型中的每个特征通常对于人类观察者而言意义不大，这导致的结果就是该模型的使用难度很大且难以解析。深度学习模型使用一种称为反向传播的技术，通过模型进行预测或对输出进行分类。强化学习是机器学习的另外一种方式，指机器学习系统制订了目标而且迈向目标的每一步都会得到某种形式的奖励。
简短答案
人工智能机器学习的说法哪项错误，正确答案是 D（深度学习模型通过反向传播技术实现预测与分类，其特征对人类观察者具有明确物理意义，模型可解析性强）。P88，机器学习是一种自动将模型与数据匹配，并通过训练模型对数据进行“学习”的技术。机器学习的研宄主要聚焦在机器学习算法及应用、强化学习算法、近似及优化算法和规划问题。其中常见的学习算法主要包含回归、聚类、分类、近似、估计和优化等基础算法的改进和研宄，迁移学习、多核学习和多视图学习等强化学习方法，是当前的研宄热点。神经网络是机器学习的一种形式，该技术出现在20世纪60年代，并用于分类型应用程序。它根据输入、输出、变量权重或将输入与输出关联的“特征”来分析问题。它类似于神经元处理信号的方式。深度学习是通过多等级的特征和变量来预测结果的神经网络模型，得益于当前计算机架构更快的处理速度，这类模型有能力应对成千上万个特征。与早期的统计分析形式不同，深度学习模型中的每个特征通常对于人类观察者而言意义不大，这导致的结果就是该模型的使用难度很大且难以解析。深度学习模型使用一种称为反向传播的技术，通过模型进行预测或对输出进行分类。强化学习是机器学习的另外一种方式，指机器学习系统制订了目标而且迈向目标的每一步都会得到某种形式的奖励。
易混淆概念对比表
| 概念 | 本题判断 | 区别要点 | 记忆提示 |
|---|---|---|---|
| 神经网络是机器学习的一种形式，其工作原理类似神经元处理信号，通过输入、输出及变量权重分析问题 | 本题干扰项 | 与题干描述的核心场景不匹配。 | 看到该词不要急着选，先判断是否真正解决题干问题 |
| 深度学习属于神经网络模型，通过多等级特征与变量预测结果，可应对海量特征数据，依赖高速计算机架构支撑 | 本题干扰项 | 与题干描述的核心场景不匹配。 | 看到该词不要急着选，先判断是否真正解决题干问题 |
| 强化学习指机器学习系统制订了目标而且迈向目标的每一步都会得到某种形式的奖励 | 本题干扰项 | 与题干描述的核心场景不匹配。 | 看到该词不要急着选，先判断是否真正解决题干问题 |
| 深度学习模型通过反向传播技术实现预测与分类，其特征对人类观察者具有明确物理意义，模型可解析性强 | 本题正确答案 | P88，机器学习是一种自动将模型与数据匹配，并通过训练模型对数据进行“学习”的技术。机器学习的研宄主要聚焦在机器学习算法及应用、强化学习算法、近似及优化算法和规划问题。其中常见的学习算法主要包含回归、聚类、分类、近似、估计和优化等基础算法的改进和研宄，迁移学习、多核学习和多视图学习等强化学习方法，是当前的研宄热点。神经网络是机器学习的一种形式，该技术出现在20世纪60年代，并用于分类型应用程序。它根据输入、输出、变量权重或将输入与输出关联的“特征”来分析问题。它类似于神经元处理信号的方式。深度学习是通过多等级的特征和变量来预测结果的神经网络模型，得益于当前计算机架构更快的处理速度，这类模型有能力应对成千上万个特征。与早期的统计分析形式不同，深度学习模型中的每个特征通常对于人类观察者而言意义不大，这导致的结果就是该模型的使用难度很大且难以解析。深度学习模型使用一种称为反向传播的技术，通过模型进行预测或对输出进行分类。强化学习是机器学习的另外一种方式，指机器学习系统制订了目标而且迈向目标的每一步都会得到某种形式的奖励。 | 看到题干核心场景时优先联想到它 |
本题易混淆选项怎么区分
- 神经网络是机器学习的一种形式，其工作原理类似神经元处理信号，通过输入、输出及变量权重分析问题：与题干描述的核心场景不匹配，不能作为本题最佳答案。
- 深度学习属于神经网络模型，通过多等级特征与变量预测结果，可应对海量特征数据，依赖高速计算机架构支撑：与题干描述的核心场景不匹配，不能作为本题最佳答案。
- 强化学习指机器学习系统制订了目标而且迈向目标的每一步都会得到某种形式的奖励：与题干描述的核心场景不匹配，不能作为本题最佳答案。
知识点详解
数据工程是系统集成项目管理工程师考试中需要结合场景理解的考点。围绕“人工智能机器学习的说法哪项错误”这类题目，复习时要先看题干描述的是概念定义、适用场景、作用效果，还是与其他选项的区别。本题的题干关键词是“下列关于人工智能中机器学习的说法，错误的是（）”，它指向的核心答案是 D（深度学习模型通过反向传播技术实现预测与分类，其特征对人类观察者具有明确物理意义，模型可解析性强）。
备考速记
备考速记：题干如果强调“数据工程”中的关键目标，就先联想到 数据工程；如果选项里出现 神经网络是机器学习的一种形式，其工作原理类似神经元处理信号，通过输入、输出及变量权重分析问题、深度学习属于神经网络模型，通过多等级特征与变量预测结果，可应对海量特征数据，依赖高速计算机架构支撑、强化学习指机器学习系统制订了目标而且迈向目标的每一步都会得到某种形式的奖励，不要只看名称熟悉，要判断它们是否真正对应题干场景。
数据工程在数据工程场景中的作用
数据工程在本题中的核心价值，是解决“下列关于人工智能中机器学习的说法，错误的是（）”这个场景问题。复习时不要只背选项名称，还要理解它为什么适用于该场景，以及它能解决哪类安全、流程或管理问题。
同类题怎么考
- 给出数据工程场景，判断应该选择哪个概念、工具、协议或管理过程。
- 考查数据工程的作用，要求从四个相近选项中找出最符合题干目标的一项。
- 把数据工程和神经网络是机器学习的一种形式，其工作原理类似神经元处理信号，通过输入、输出及变量权重分析问题、深度学习属于神经网络模型，通过多等级特征与变量预测结果，可应对海量特征数据，依赖高速计算机架构支撑、强化学习指机器学习系统制订了目标而且迈向目标的每一步都会得到某种形式的奖励放在一起考，重点看适用场景是否一致。
- 题干通常会出现一个关键动作或目标，先定位关键词，再回到选项逐一排除。
数据工程在系统集成项目管理工程师软考中的考法
软考选择题通常不会只考概念定义，还会把数据工程放到数据工程场景中，要求判断它的作用、适用范围或与相近概念的区别。遇到这类题时，先抓住题干中的业务场景，再看哪个选项最能解决该场景下的核心问题。
你可能还想了解
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- 数据工程是什么？
- 数据工程在系统集成项目管理工程师考试中怎么考？
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本文小结
本题核心考点是数据工程在数据工程场景中的判断和应用。遇到类似题目时，先看题干描述的目标，再判断哪个选项最符合场景；本题应选择 D（深度学习模型通过反向传播技术实现预测与分类，其特征对人类观察者具有明确物理意义，模型可解析性强）。