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
人工智能如何被用于改善医疗保健？
一次语义分割侧重于使用单个注释示例作为参考来分割图像中的对象。这是通过少镜头学习技术来实现的，该技术训练模型以从最小的标记数据中进行概括。
模型通常使用特征提取和度量学习的组合。例如，卷积神经网络 (CNN) 从输入图像和参考图像中提取特
自动化在数据分析中的作用是什么？
自动化在数据分析中发挥着至关重要的作用，能够简化流程、提高准确性和增强效率。通过自动化重复性任务，例如数据收集、清理和报告，公司可以节省时间并减少人为错误的可能性。例如，来自各种来源（如数据库、API或电子表格）的数据提取可以通过脚本或工具
联邦学习能处理大规模数据集吗？
“是的，联邦学习能够有效地处理大规模数据集。这种方法允许在多个持有本地数据的设备或服务器上训练模型，而不是将所有数据移动到中央服务器。通过保持数据的本地化，联邦学习减少了大量数据传输的需求，并有助于维护隐私，这在许多应用场景中尤为重要，如医