自然语言处理 (NLP) 是人工智能的一个领域，专注于让机器理解、解释和响应人类语言。它结合了语言学，计算机科学和机器学习来处理和分析大量的文本和语音数据。
NLP的应用包括聊天机器人、语言翻译、情感分析和信息提取。例如，NLP为Siri和Alexa等虚拟助手提供支持，使它们能够解释用户命令并提供相关响应。
NLP继续发展，像变压器模型 (例如GPT) 这样的进步彻底改变了机器理解和生成类似人类的文本的方式。
什么是个性化推荐？
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超参数调整在预测分析中的重要性是什么？
超参数调优在预测分析中至关重要，因为它显著影响机器学习模型的性能。超参数是模型外部的配置，如学习率、随机森林中的树木数量或神经网络中的层数。与在训练过程中学习的模型参数不同，超参数必须在训练模型之前设置。适当调优这些参数可以使模型更加准确，
我们为什么在机器学习中需要神经网络？
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使用分布式数据库进行实时分析的好处有哪些？
分布式数据库通过高效地将工作负载分配到数据库集群中的多个节点或服务器上来实现负载均衡。这确保了没有单个服务器因请求过多而过载，同时其他服务器则保持空闲。负载均衡可以通过数据分区、复制和智能查询路由等多种策略的组合来实现。通过分散数据和请求，