信息检索 (IR) 具有广泛的应用，主要集中在帮助用户从大型数据集中找到相关信息。常见的应用包括搜索引擎 (如Google)，其中用户基于搜索查询来检索网页。
IR还用于数字图书馆，学术研究数据库，推荐系统和电子商务平台。例如，在电子商务中，IR有助于根据用户查询检索相关产品，从而改善购物体验。
其他应用包括图像和视频搜索，语音助手和问答系统，其中IR技术通过处理自然语言查询来帮助用户找到相关的答案或媒体。
在信息检索（IR）中，倒排索引是什么？
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少样本学习和零样本学习面临哪些伦理挑战？
Zero-shot learning (ZSL) 是一种强大的方法，允许模型对他们在训练过程中从未见过的课程进行预测。但是，开发人员在实现此技术时应该注意几个常见的陷阱。一个关键问题是对用于描述看不见的类的语义表示的质量的依赖。如果描述 (
增强数据可以在集成方法中使用吗？
“是的，增强数据确实可以在集成方法中使用。集成方法结合多个模型以提高整体性能，而增强数据可以通过提供更具多样性的训练集来增强这一过程。使用增强数据的关键思想是创建原始数据集的变体，这有助于模型学习更强健的特征，并可以减少过拟合。
例如，在
如何使用计算机视觉读取图像？
人脸识别通过检测图像或视频中的人脸并将其与存储的模板进行比较来工作。算法提取特征，例如面部标志之间的距离，并将其编码为称为嵌入的数字表示。该嵌入与数据库匹配以识别或验证个体。
人脸识别的安全性取决于准确性，数据隐私和面部数据的安全存储等因