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什么是少样本学习模型?
自然语言处理 (NLP) 中的零样本学习 (ZSL) 是一种方法,其中训练模型以执行任务,而无需在训练阶段看到这些任务的任何特定示例。该模型不是从每个可能的任务的标记数据中学习,而是利用来自相关任务或一般概念的现有知识。这可以节省时间和资源
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预测分析如何影响供应链优化?
预测分析在优化供应链方面发挥着重要作用,通过分析历史数据来预测未来的趋势和行为。企业可以通过将统计模型和机器学习技术应用于过去的销售、库存水平和市场条件的数据,做出明智的决策。例如,了解某一特定产品在特定季节的销售高峰,可以让公司相应调整库
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联邦学习可以应用于物联网(IoT)应用吗?
“是的,联邦学习可以有效地应用于物联网(IoT)应用。该方法允许设备在保持数据储存在每个设备本地的同时,协同学习一个共享模型。与将原始数据发送到中央服务器(这会引发隐私问题,并需要大量带宽)不同,联邦学习确保仅传输模型更新,例如梯度或权重。
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