数据增强是一种通过创建现有数据的修改版本来人为增加训练数据集规模的技术。尽管它具有多个优点，例如提高模型的鲁棒性和防止过拟合，但开发者也应考虑其带来的权衡。主要的权衡包括计算成本的增加、数据误表示的潜在风险以及验证中的挑战。 一个主要的权

无服务器架构通过允许开发者构建和运行应用程序而不受特定云服务提供商基础设施的限制，从而支持多云部署。这种灵活性使组织能够同时利用多个云平台的最佳功能和服务。通过无服务器服务，例如 AWS Lambda、Azure Functions 或 G

"SSL或半监督学习确实可以帮助处理缺失数据。这种技术允许模型同时从标记和未标记的数据中学习，这在处理不完整的数据集时特别有用。在许多现实场景中，收集到的数据可能由于各种原因（例如数据输入错误或数据收集过程中的限制）而不总是包含完整的信息。