继续阅读
自监督学习能否应用于噪声数据？
“是的，自监督学习可以用于噪声数据。事实上，自监督学习的一个优势是能够从可能未完全标记或含有噪声的数据集中学习有用的模式。与传统的监督学习不同，传统监督学习严重依赖于干净的、有标签的输入，而自监督技术即使在数据不理想的情况下，也能提取出有意
AutoML如何处理不平衡数据集？
“AutoML通过实施几种技术来处理不平衡数据集，旨在提高模型性能并确保可靠的预测。不平衡数据集是指某一类样本显著多于另一类，这可能导致模型在少数类上的表现不佳。AutoML系统通常包含一些策略，如重采样、调整类权重，以及使用更适合处理此类
知识图谱是什么？它在信息检索中是如何使用的？
搜索引擎根据多种因素的组合对结果进行排名，这些因素包括相关性、权威性、用户行为和其他排名信号。排名的主要方法之一是通过诸如Google的PageRank之类的算法，该算法根据指向页面的链接的数量和质量来衡量页面的重要性。
除了基于链接的信