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神经网络是如何工作的？

神经网络是如何工作的？

使用针对任务定制的度量来评估神经网络性能。对于分类，准确度、精确度、召回率和F1-score等指标可提供对模型有效性的洞察。对于回归，通常使用均方误差 (MSE) 或平均绝对误差 (MAE) 等度量。

验证和测试集评估模型推广到看不见的数据的能力。交叉验证通过在多个数据拆分上测试模型来进一步确保健壮性。这对于小数据集特别有用。

像混淆矩阵 (用于分类) 或残差图 (用于回归) 这样的可视化技术提供了额外的见解。对于复杂的模型，像SHAP或LIME这样的可解释性工具可以帮助识别优势和劣势，指导进一步的优化。

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数据质量问题如何影响自动机器学习（AutoML）的结果？

“数据质量问题会严重影响自动机器学习（AutoML）流程的结果。当输入AutoML工具的数据不准确、不完整或不一致时，生成的模型可能无法表现良好。这可能导致误导性的预测或洞察，导致企业在错误的分析基础上做出决策。数据质量差可能源于多种来源，

知识图谱与传统数据库有什么不同？

人工智能通过提高数据质量、促进知识提取和自动化更新过程，在增强知识图谱方面发挥着重要作用。知识图是连接实体及其关系的信息的结构化表示，使检索和分析数据变得更加容易。人工智能技术，如机器学习和自然语言处理 (NLP)，通过识别模式和推断可能没

文本分析是什么，它是如何应用的？

文本分析，也称为文本挖掘，是从文本数据中提取有意义信息的过程。它涉及多种技术，帮助分析和解释非结构化文本。这种非结构化数据可以来自不同的来源，例如社交媒体帖子、客户反馈、电子邮件或网络文章。文本分析的目标是将这些原始文本转化为结构化数据，使