嵌入可视化是指将高维数据表示为低维空间（通常是二维或三维）的过程，以帮助用户理解数据中的结构和关系。这种技术通常用于机器学习和数据分析，以解释复杂的模型或数据集。通过将原始数据转化为可视化格式，开发者可以更容易地识别模式、簇和异常值，从而使

当单词，短语或句子有多种解释时，语言中的歧义就会出现。NLP通过上下文建模、概率方法和利用大型数据集等技术解决了这一挑战。例如，单词 “银行” 可以表示金融机构或河流的边缘。通过分析周围的单词，NLP模型确定最可能的含义。在 “他将钱存入银

“是的，AutoML可以支持自定义指标，使开发者能够根据对其应用程序具有实际意义的特定性能标准来优化模型。尽管许多AutoML平台提供内置的标准指标，如准确率、精确率、召回率和F1分数，但它们也提供了定义和实施自定义评估指标的灵活性。这在传