Zero-shot learning (ZSL) 是一种允许模型执行任务而无需对这些任务进行明确训练的方法。在文本分类中，这意味着模型可以将文本分类为在训练阶段没有看到的类别。这种方法对于获得标记数据困难、耗时或昂贵的场景特别有益。例如，如

AI代理通过使用各种方法来处理不确定性，从而能够在缺乏完整信息的情况下做出决策和预测。这通常涉及统计技术、概率模型以及旨在估计不同结果可能性的算法。通过量化不确定性，AI代理可以做出更明智的选择，并随着新信息的出现调整其行动。 管理不确定

"深度学习通过使机器能够在最小的人为干预下从大量数据中学习，显著提高了现实世界中的人工智能应用。这一能力使开发者能够创建可识别模式、做出预测并更有效地自动化决策过程的模型，优于传统方法。例如，在图像和语音识别任务中，深度学习算法能够实现高准