"自动机器学习（AutoML）旨在简化机器学习模型的开发过程，并自动化多个数据预处理技术，以提高数据的准备性和模型性能。在AutoML中，常见的自动化预处理任务包括数据清理、特征选择、类别变量编码、数值特征的归一化或标准化，以及处理缺失值。

无服务器架构通过抽象基础设施来管理数据库，使开发人员能够专注于应用程序代码，同时依赖于托管服务来提供数据库功能。在无服务器设置中，传统的数据库管理任务，例如扩展、打补丁和维护，通常由云服务提供商处理。这意味着开发人员可以利用像AWS Dyn

多模态人工智能通过整合文本、语音、图像和视频等多种形式的数据，增强了智能辅导系统，从而创造出更具吸引力和个性化的学习体验。例如，如果学生在解决数学问题时遇到困难，系统可以利用自然语言处理技术来解读他们书写或口述的解释，同时分析问题的图形表示