迁移学习在自然语言处理（NLP）中发挥着重要作用，能够使模型利用从一个任务中获得的知识来改善在另一个相关任务上的表现。在NLP中，这通常涉及在一个大型数据集上训练一个通用任务模型，然后在一个更小的、特定任务的数据集上进行精细调整。这种方法有

机器学习通过使系统能够从数据中学习和识别长期模式，增强了预测分析的能力。传统的预测分析通常依赖于预定义的模型和规则，这在灵活性和适应性上可能存在局限。相比之下，机器学习算法能够根据新数据自动调整其模型，提高准确性和洞察力。这种方法允许分析复

边缘人工智能在制造业中越来越多地被应用于质量控制，通过在生产现场实现实时数据处理和分析。这种方法减少了将大量数据发送到集中式云服务器的需要，从而降低了延迟并加快了决策速度。实际而言，配备边缘人工智能的机器可以直接在工厂车间分析来自传感器、摄