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推荐系统中的意外发现是什么？
具有隐式反馈的矩阵因子分解是推荐系统中使用的一种技术，用于基于隐式交互来发现影响用户偏好的潜在因素。隐式反馈是指根据用户的行为而不是显式评级来指示用户兴趣的数据。例如，点击、查看、购买或花费在项目上的时间可以作为用户偏好的指示符，即使用户没
什么是联邦迁移学习？
联邦迁移学习是一种允许机器学习模型从位于多个设备或服务器上的数据中学习的方法，同时保持数据的安全和隐私。与其将数据集中存储在一个地点，联邦迁移学习使得模型可以直接在数据所在的设备上进行训练。这种方法保护了敏感信息，因为数据从未离开其原始来源
数据增强如何帮助图像搜索？
数据增强是一种通过创建现有数据点的修改版本来增强数据集多样性的技术。在图像搜索的背景下，它有助于提高搜索算法的性能，使得模型能够从更广泛的示例中学习，从而更好地适应现实世界的查询。通过应用旋转、缩放、翻转或颜色调整等变换，增强的数据模拟了图