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混合推荐系统是如何结合不同技术的？
推荐系统经常面临被称为冷启动问题的挑战，当没有足够的信息来做出准确的推荐时，就会发生这种情况。此问题通常在三种情况下出现: 当新用户加入平台时，当新项目添加到系统中时，或者当系统本身是新的并且缺少历史数据时。为了应对这些挑战，尽管数据有限，
深度学习如何处理非结构化数据？
深度学习有效地处理非结构化数据，这些数据格式包括图像、文本、音频和视频。与能够轻松组织成行和列的结构化数据不同，非结构化数据没有预定义的格式，分析起来可能更加复杂。深度学习模型，特别是神经网络，旨在从数据本身自动学习表示，使其非常适合处理这
解释性在人工智能透明度中的角色是什么？
在高风险人工智能应用中的可解释性至关重要，因为它确保人工智能系统所做出的决策对用户和利益相关者是透明且可理解的。在医疗保健、金融或刑事司法等关键领域，人工智能模型的输出可能对个人和社区产生重大影响。例如，如果一个人工智能系统用于决定贷款批准