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SMOTE（合成少数过采样技术）与数据增强有何关系？
“SMOTE，即合成少数类过采样技术，是一种用于解决机器学习中数据集不平衡问题的方法。数据增强可以指各种技术，通过创建现有数据点的修改版本，人工扩展训练数据集的大小。SMOTE和数据增强的目的都是提高机器学习模型的性能，尤其是在获得额外数据
使用向量数据库进行人工智能有哪些优势？
用于矢量搜索的下一代索引方法专注于增强搜索操作的效率和可扩展性。这些方法旨在通过利用高级算法和数据结构来提高从大量数据集中检索语义相似项的速度。一种突出的技术是分层可导航小世界 (HNSW) 算法，该算法旨在有效地导航高维向量空间。该算法构
数据治理中的新兴趋势是什么？
新兴的数据治理趋势专注于提升数据质量、促进合规性和增加数据可访问性。其中一个显著的趋势是数据治理流程的自动化。随着人工智能和机器学习的兴起，组织越来越多地使用这些技术来简化诸如数据分类、数据血缘追踪和政策执行等任务。这使得团队能够更有效地管