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多模态人工智能如何提高欺诈检测？
多模态人工智能通过整合和分析来自各种来源和格式（如文本、图像和音频）的数据，增强了欺诈检测。通过结合这些不同模态的洞察，组织可以创建更全面的交易和客户互动视图。这种整体方法允许更好地识别可能表明欺诈活动的模式和异常。例如，多模态系统可以分析
数据治理如何确保数据准确性？
数据治理在确保数据准确性方面发挥着至关重要的作用，它通过建立明确的政策、程序和责任结构来管理数据。从本质上讲，数据治理涉及定义谁对数据质量负责，以及如何在数据生命周期内维护该质量。这包括为数据录入设定标准、进行定期审计，以及追踪数据的来源，
神经网络中的过拟合是什么，如何避免它？
结构化数据是指组织成明确定义的格式的数据，通常以行和列的形式，例如电子表格或关系数据库中的数据。它很容易处理和分析，因为它是高度组织的，不同数据点之间有明确的关系。在结构化数据上训练的神经网络通常使用决策树或支持向量机等技术，但也可以有效地