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多任务学习是如何工作的？
损失函数衡量预测值和实际值之间的差异，指导优化过程。常见的损失函数包括用于回归的均方误差 (MSE) 和用于分类的交叉熵损失。MSE惩罚大偏差，而交叉熵测量概率分布之间的距离。
支持向量机 (svm) 中使用的铰链损失适用于具有大间距分离
自然语言处理 (NLP) 的主要应用是什么？
NLP使聊天机器人能够以对话和上下文相关的方式处理和响应用户输入。它支持意图识别、实体提取和对话管理等任务，允许聊天机器人了解用户想要什么并生成适当的响应。例如，在客户支持聊天机器人中，NLP可以解释诸如 “我的订单在哪里？” 之类的查询，
计算机视觉的目标是什么？
特征提取是将原始数据 (例如图像，视频或文本) 转换为一组特征的过程，这些特征更易于机器学习算法分析和解释。在图像处理的背景下，它涉及识别图像中最重要和最独特的部分-例如边缘，纹理或形状-与手头的任务相关。例如，在对象识别等任务中，特征可能