机器学习使系统能够学习模式并从数据中做出决策，而无需明确编程。这种学习过程使机器能够适应新情况，随着时间的推移而改进，并使任务自动化。例如，机器学习模型可以通过识别内容中的模式来将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。机器学习为基于规则的系统过于复杂的问题提供解决方案，例如自然语言理解，图像识别和预测分析，使它们在不同行业中具有价值。
计算机视觉的先驱是谁？
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区块链在确保多代理系统(MAS)安全性方面的作用是什么？
区块链在多智能体系统（MAS）中通过提供一种去中心化的方式来管理和验证智能体之间的交易和通信，从而在确保安全性方面发挥了重要作用。在多智能体系统中，多个智能体通常会互动并共享敏感信息或资源，使系统容易受到各种安全威胁，例如数据篡改、未经授权
数据增强如何支持预训练模型？
“数据增强是一种通过创建现有数据点的变体来人为扩展训练数据集的大小和多样性的技术。这在使用可能只在有限或特定数据集上训练的预训练模型时尤为有益。通过应用数据增强方法，开发者可以引入更广泛的场景和条件，使模型能够在实际应用中遇到。这有助于增强
如何在不丢失信息的情况下减小嵌入的大小？
可以采用几种技术来提高嵌入训练的效率，使模型能够更快地学习嵌入，并减少计算开销:
1.预训练: 在大型，多样化的数据集上训练嵌入并针对特定任务对其进行微调，可以大大减少从头开始训练嵌入所需的时间。预训练的嵌入 (如Word2Vec或BER