继续阅读
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
向量嵌入中的降维是什么？
向量嵌入中的降维是指在保留数据集重要特征的同时，减少数据集中维度或特征数量的过程。在机器学习的语境中，向量嵌入通常是数据点（例如单词、句子或图像）的高维表示。具备多个特征时，处理这些嵌入可能会变得计算开销大，并且可能导致过拟合等问题，即模型
图数据库中的节点是什么？
知识图通过提供结构化信息来支持机器学习模型，这些结构化信息可以增强模型对数据的理解和上下文感知。知识图谱本质上是一种以算法易于访问的格式表示不同实体 (例如人、地点和概念) 之间关系的方式。这种结构化的数据形式可以改善机器学习模型解释关系和