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少样本学习如何应用于时间序列预测？
Zero-shot learning (ZSL) 是机器学习中的一种方法，允许模型对他们在训练过程中从未遇到过的类进行预测。ZSL不是仅仅依赖于每个类的标记训练数据，而是使用丰富的语义信息 (如属性或描述) 来理解已知类和未知类之间的关系。
数据增强在视觉-语言模型中的作用是什么？
数据增强在提高视觉-语言模型的性能中起着关键作用，它通过多样化训练数据集而不需要额外的标注数据。这些通常处理并关联视觉和文本信息的模型，在有限数据集上训练时往往会面临过拟合的问题。通过应用数据增强技术，开发人员可以人工扩展数据集。这可以包括
实现可解释人工智能技术有哪些可用工具？
可解释人工智能（XAI）通过使机器学习系统的决策变得可理解和透明，增强了用户与这些系统的互动。与其向用户提供没有上下文的结果，不如XAI提供关于特定预测或分类背后推理的见解。这种明确性使用户能够理解输入是如何转化为输出的，从而根据人工智能的