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SSL中的预测建模任务是什么？
半监督学习（SSL）中的预测建模任务涉及使用少量的标记数据和大量的未标记数据来提高模型的准确性。其主要目标是利用未标记数据更好地理解数据集中潜在的模式和分布，从而使模型能够做出更有依据的预测。常见的任务包括分类和回归，其中模型分别预测分类标
嵌入如何应用于欺诈检测？
“嵌入是将复杂数据表示为低维空间的一种方法，使其更易于用于各种机器学习任务，包括欺诈检测。在欺诈检测的背景下，嵌入有助于将类别数据（如用户ID、交易类型和地点）转换为数值向量。这使机器学习算法能够识别可能指示欺诈行为的模式。通过捕捉不同数据
少样本学习与深度学习有什么关系？
自然语言处理 (NLP) 中的零射击学习的一个关键特征是它能够执行任务，而无需针对这些任务的数据进行专门训练。这种方法使模型能够通过利用从相关任务或一般语言理解中学到的知识来理解和响应查询。zero-shot learning不需要为每个可