ML 伦理与挑战测验
机器学习（ML）测验题
通过对机器学习教程系统地学习，相信你已全面掌握机器学习（ML）伦理与挑战知识点，为了巩固所学的内容，我们准备了一个小测验。
通过这个测验，您可以检验自己对机器学习（ML）的掌握程度，发现可能需要进一步巩固的地方。
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1. 机器学习中，以下哪种行为可能涉及伦理问题？
- 使用公开数据集进行训练
- 使用带有偏见的数据集进行训练
- 对模型进行交叉验证
- 使用高性能计算资源
2. 以下哪项是机器学习模型部署中的主要挑战？
- 模型的训练速度
- 模型的可解释性
- 模型的存储空间
- 模型的开发语言
3. 以下哪种技术常用于减轻机器学习中的偏见？
- 公平性约束
- 数据增强
- 模型压缩
- 迁移学习
4. 在机器学习中，"黑箱"问题通常指的是什么？
- 模型训练时间过长
- 模型参数过多
- 模型部署困难
- 模型决策过程难以理解
5. 以下哪项是数据隐私保护的重要技术？
- 批量归一化
- 差分隐私
- 梯度下降
- 特征缩放
6. 机器学习中，过拟合问题可以通过以下哪种方法缓解？
- 增加训练数据
- 减少模型层数
- 正则化
- 提高学习率
7. 以下哪项是机器学习模型常见的公平性指标？
- demographic parity
- 准确率
- 召回率
- F1分数
8. 在机器学习中，以下哪种行为可能导致模型歧视？
- 使用交叉验证
- 使用GPU加速
- 使用不具代表性的数据集
- 使用早停法
9. 以下哪项是机器学习中常见的伦理挑战？
- 模型训练时间过长
- 自动化决策的责任归属
- 模型部署成本高
- 数据存储空间不足
10. 以下哪种方法可以提高机器学习模型的透明度？
- 增加模型复杂度
- 使用更多的隐藏层
- 使用可解释性工具（如LIME、SHAP）
- 减少训练数据量
11. 在机器学习中，"算法偏见"通常指的是什么？
- 模型对某些群体产生不公平的结果
- 模型训练速度慢
- 模型参数过多
- 模型部署困难
12. 以下哪项是机器学习中数据收集阶段的伦理问题？
- 数据存储格式不一致
- 数据量不足
- 未经同意收集个人数据
- 数据标注成本高