用于印地语字符识别的数据集可以在Kaggle、Google Dataset Search和UCI机器学习存储库等平台上找到。特定数据集包括Devanagari字符数据集和印度手写数据集。印度统计研究所 (ISI) 还提供各种印度语脚本的数据集，包括印地语。这些数据集通常包含标记的字符图像，使其适合训练OCR模型。此外，关于印地语OCR的研究论文通常包括指向数据集的链接或获取它们的联系信息。
今天最好的模式识别算法是什么？
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什么时候更偏向使用SIFT而不是CNN？
特征提取的最佳算法取决于应用。像SIFT (尺度不变特征变换) 和HOG (方向梯度直方图) 这样的传统方法对于需要手工特征的任务是有效的，例如低数据场景中的图像匹配或对象检测。对于深度学习应用，卷积神经网络 (cnn) 是最有效的，因为它
在大规模系统中使用强化学习的好处是什么？
零样本学习是一种机器学习方法，它使模型能够识别和分类在训练阶段从未见过的对象或概念。当训练数据有限时，或者当收集每个可能类别的示例不切实际时，这种技术特别有用。zero-shot learning不是仅仅依赖于标记的数据，而是利用相关类或属
LLM的保护措施可以在训练后添加，还是必须在训练期间集成？
是的，LLM护栏可以根据实际使用情况动态更新，尽管这需要一个允许持续监控和调整的基础设施。一种方法是实现主动学习框架，其中系统可以实时识别有害内容或新兴语言趋势的新示例。当检测到这样的示例时，系统可以将它们合并到其训练管道中，重新训练模型或