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AutoML是如何自动化数据划分的？
"AutoML通过使用预定义的策略来自动化数据拆分，从而增强机器学习工作流程，同时减少手动操作的工作量。一般来说，数据拆分指的是将数据集划分为不同的子集——通常是训练集、验证集和测试集。通过这样做，可以有效地训练和评估模型，而不会出现过拟合
使用异常检测模型的权衡是什么？
异常检测模型是识别数据中可能指示故障、欺诈或安全漏洞的异常模式的有价值工具。然而，使用这些模型伴随着几个开发者必须考虑的权衡。最显著的权衡包括准确性与假阳性之间的平衡、模型实施的复杂性，以及对持续监控和维护的需求。
一个主要的权衡是在准确
VLM（视觉语言模型）如何同时处理视觉和文本输入？
视觉-语言模型（VLMs）旨在同时处理和理解视觉和文本输入。它们通过采用多模态方法来实现这一点，其中模型具有专门的神经网络层以处理不同类型的数据。通常，这些模型利用视觉编码器从图像中提取特征，以及语言编码器处理文本。通过对齐这两种模态，VL