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实施可解释人工智能的最佳实践有哪些?
可解释人工智能(XAI)方法通过增强人工智能系统的透明性、信任度和问责制,对商业决策产生了显著影响。当企业利用人工智能分析数据并生成洞察时,理解这些模型如何得出结论的能力至关重要。例如,如果一家银行使用人工智能系统来批准贷款,决策者需要了解
深度学习框架是什么?
“深度学习框架是一个软件库或工具,提供给开发者创建、训练和部署深度学习模型所需的基本构建模块。这些框架通过提供预构建的组件,如层、优化器和训练例程,简化了开发复杂神经网络的过程。通过抽象出许多底层复杂性,这些工具使开发者能够专注于设计模型和
文本预处理在自然语言处理(NLP)中是如何工作的?
Transformer架构是一种深度学习模型,旨在通过完全依赖注意力机制而不是递归或卷积来处理顺序数据,例如文本。在开创性的论文中介绍了 “注意力就是你所需要的一切” (2017),它已经成为像BERT和GPT这样的现代NLP模型的基础。