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知识图谱的未来是什么?
在人工智能中实现可解释性带来了几个挑战,这些挑战通常源于所使用算法的复杂性、训练数据以及操作环境。许多现代人工智能系统,特别是那些使用深度学习的系统,创建的模型可以非常准确,但也被视为 “黑匣子”。这意味着理解如何做出决策可能非常困难。例如
什么是子词嵌入,它们为什么有用?
使用诸如近似最近邻 (ANN) 算法之类的专门技术对嵌入进行索引以进行有效检索。常见的索引方法包括分层可导航小世界 (HNSW) 图、反向文件系统 (IVF) 和LSH (位置敏感哈希)。这些方法通过减少比较次数来加速高维空间中的相似性搜索
我在哪里可以找到关于RGB-D图像分割的教程?
用于分类的最佳机器学习技术取决于问题的复杂性和数据特征。对于结构化数据,基于树的方法,如随机森林和梯度提升 (例如XGBoost) 非常有效。对于非结构化数据 (如图像或文本),cnn和transformers等深度学习模型是最佳选择。小数