零射检索是指系统在训练期间没有看到查询或相关联的数据的情况下检索查询的相关信息的能力。这通常使用具有来自其他领域或任务的广义知识的迁移学习或预训练模型来实现。
在零样本检索中，系统可以利用嵌入或语义表示来将查询匹配到共享相似含义的文档，即使系统从未在查询中遇到过确切的术语。例如，使用预先训练的语言模型，搜索引擎可能能够检索以前从未见过的全新查询的相关结果。
零射检索在每个可能的查询的训练数据不可行的应用中很有用，例如大型动态数据集或快速变化的域。
IR系统如何处理对抗性查询？
继续阅读
强化学习中的探索-利用权衡是什么？
强化学习中的动态规划 (DP) 涉及通过将强化学习问题分解为较小的子问题并迭代地解决它们来解决强化学习问题。DP方法，例如值迭代和策略迭代，需要知道环境的转移概率和奖励，这些通常存储在环境的模型中。
RL中的DP的目标是使用涉及递归更新的
你是如何在分析中处理缺失数据的？
"处理分析中的缺失数据是一项关键任务，可能会显著影响结果的准确性。应对这一问题有几种策略，这取决于上下文和缺失数据的程度。第一步是识别你所处理的缺失数据类型。缺失数据可以分为完全随机缺失、随机缺失或非随机缺失。每种类型需要不同的处理方法，因
AutoML如何确保其模型的公平性？
AutoML 采用多种方法确保其模型的公平性，主要通过解决数据中的偏见、在模型训练过程中采用公平性指标，以及允许用户自定义公平性设置。其目标是创建对所有人口统计群体表现良好的模型，以避免强化历史偏见。这个过程的关键部分是分析训练数据中是否存