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什么是人工智能中的黑箱模型？
可解释AI (XAI) 中基于示例的解释是指通过来自训练数据的特定示例来传达机器学习模型的输出背后的推理的方法。通过提供反映模型行为的相关实例，此方法允许用户更好地理解模型如何得出其决策。而不是仅仅呈现最终的预测或决策，基于实例的解释突出了
大数据平台如何确保容错性？
大数据平台通过实施一系列防止数据丢失和维持系统功能的策略来确保容错能力，以应对硬件或软件故障。容错在大数据环境中至关重要，因为这些环境中的作业需要在分布式系统中处理海量数据。平台通常使用数据复制、错误检测和恢复机制等技术来实现这一可靠性的水
如何清洗用于自然语言处理的文本数据？
确保NLP应用程序的公平性涉及减轻数据，模型和输出中的偏见。第一步是数据集管理，收集不同的代表性数据，以避免特定群体的代表性不足。数据预处理技术，如平衡类分布和消除有偏见的例子，进一步提高了公平性。
在模型训练过程中，公平感知算法和去偏方