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你如何评估可解释人工智能方法的有效性？
可解释人工智能（XAI）技术通过提供透明度和清晰度，极大地增强了预测分析，帮助人们理解模型是如何生成预测的。在预测分析中，目标通常是基于历史数据预测未来结果。然而，如果用户无法理解模型是如何得出某个预测的，可能会导致不信任以及对实施其建议的
深度学习如何处理稀疏数据集？
深度学习可以通过几种有效的方式处理稀疏数据集，使模型能够在数据不密集的情况下学习有用的模式。稀疏数据集通常出现在推荐系统中的用户-物品交互或文本分类中的高维特征等场景中。管理稀疏性的一种常见方法是使用嵌入技术。例如，在推荐系统中，可以使用嵌
SSL如何在与传统方法相比时提升下游任务的表现？
自监督学习（SSL）通过让模型从大量未标记数据中学习，增强了下游任务的性能，因为未标记数据通常相对于标记数据集更为丰富。传统方法通常依赖于标记数据集来训练模型，而创建这些数据集既费时又费钱。相比之下，自监督学习通过预测数据本身的部分内容来训