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AutoML如何确保其模型的公平性？
AutoML 采用多种方法确保其模型的公平性，主要通过解决数据中的偏见、在模型训练过程中采用公平性指标，以及允许用户自定义公平性设置。其目标是创建对所有人口统计群体表现良好的模型，以避免强化历史偏见。这个过程的关键部分是分析训练数据中是否存
文档数据库如何处理非结构化数据？
文档数据库旨在通过允许开发者以灵活的方式存储和组织信息来管理非结构化数据。与使用固定模式的结构化表的传统关系数据库不同，文档数据库以文档形式存储数据，通常采用 JSON、BSON 或 XML 等格式。每个文档可以具有独特的结构，这意味着您可
强化学习和监督学习之间的主要区别是什么？
微调强化学习 (RL) 模型涉及调整其参数和超参数，以优化特定任务的性能。这个过程从预先训练的模型开始，该模型已经从更广泛的问题或数据集中学习了一些表示或策略。目标是在更专业的环境中提高模型的性能，通常以与初始训练期间不同的动态或目标为特征