用于分类的最佳机器学习技术取决于问题的复杂性和数据特征。对于结构化数据，基于树的方法，如随机森林和梯度提升 (例如XGBoost) 非常有效。对于非结构化数据 (如图像或文本)，cnn和transformers等深度学习模型是最佳选择。小数据集的简单问题可能会受益于逻辑回归或支持向量机 (svm)，因为它们高效且易于实现。
我在哪里可以找到关于RGB-D图像分割的教程？
继续阅读
无服务器架构如何支持实时数据处理？
无服务器架构通过让开发者构建可以自动扩展并响应传入数据的应用程序，从而支持实时数据处理，而无需管理服务器基础设施。在传统设置中，开发者需要配置服务器、分配资源，并在数据负载变化时处理扩展。相比之下，无服务器计算允许通过事件触发函数，例如数据
什么是自主多代理系统？
“自主多代理系统（MAS）是指一组独立运作的智能代理，旨在实现特定目标，同时相互之间及与环境进行交互。系统中的每个代理都能够根据预定义规则、传感器数据和学习到的行为做出自己的决策。与传统系统中由单一实体控制所有操作不同，在MAS中，代理通过
零-shot学习是如何处理未知类别的？
零镜头学习 (ZSL) 通过使系统能够从文本描述生成图像而无需针对每个新概念或类别的特定训练数据来增强零镜头文本到图像的生成。在常规方法中，模型通常依赖于包括每个期望类别的示例的大量数据集。相比之下，ZSL允许模型从相关概念中概括知识，这对