神经网络为各行各业的各种应用提供动力。在医疗保健领域，它们可以进行医学成像分析和疾病预测。例如，cnn可以检测x射线或mri中的异常。
在金融领域，神经网络可以预测股票价格，检测欺诈行为，并通过聊天机器人实现客户服务自动化。同样，在自动驾驶汽车中，它们处理传感器数据以进行物体检测和决策。
其他领域包括语言翻译，个性化推荐以及音乐创作或艺术创作等创意领域。它们的多功能性使其对于解决复杂的数据驱动问题至关重要。
TensorFlow与PyTorch相比如何？
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IR系统如何利用强化学习？
信息检索 (IR) 和数据检索都涉及从存储系统中检索信息，但是它们具有不同的重点和方法。IR通常处理非结构化或半结构化数据，例如文本，图像或视频，其目标是检索与查询相关的文档或媒体，通常基于相关性排名。
另一方面，数据检索通常涉及从数据库
边缘AI系统如何在设备之间进行扩展？
边缘AI系统通过利用本地处理、模块化架构和高效的模型管理，在设备之间进行扩展。这些系统在数据生成的设备上进行数据处理和推理，从而减少了与集中式云服务器的持续通信需求。通过这样做，边缘AI最小化了延迟，节省了带宽，并增强了隐私，因为敏感数据不
A/B 测试在信息检索（IR）中的含义是什么？
转换器模型通过利用其捕获文本中的长期依赖关系和上下文的能力来增强信息检索 (IR)。与传统模型不同，转换器同时处理整个输入序列，使其在理解查询和文档背后的含义方面非常有效。
例如，在IR系统中，像BERT和GPT这样的转换器可以更好地理解