在信息检索 (IR) 中，通过将检索过程视为决策问题，使用强化学习 (RL) 来优化搜索算法。系统或代理与环境 (用户查询和响应) 进行交互，并根据检索到的文档的质量接收反馈。目标是最大化衡量相关性或用户满意度的奖励函数。
例如，IR系统可以使用RL来在搜索期间动态地调整排名功能，以提高长期用户参与度或点击率。通过探索不同的查询文档匹配并观察结果，该模型可以随着时间的推移学习最佳策略。
这种方法允许IR系统通过适应用户行为和偏好来不断改进，从而产生更好的个性化搜索结果和更高效的检索。
回归问题使用哪些指标？
继续阅读
什么是无服务器框架编排？
“无服务器框架编排指的是在云环境中对无服务器函数的管理和协调。在无服务器架构中，开发者编写代码并将其作为函数部署，这些函数会响应各种触发事件进行执行，例如HTTP请求或来自其他服务的事件。编排涉及到这些函数的组织，确定它们如何相互交互以及管
什么是半监督异常检测？
半监督异常检测是一种机器学习方法，旨在识别数据中异常模式或异常值，同时仅使用少量带标签的示例。在这个背景下，“异常”指的是与大多数被视为正常的数据显著不同的实例。半监督的特点是算法主要在无标签数据上进行训练，但可以利用有限数量的带标签示例来
NLP模型如何处理嘈杂或非结构化数据？
NLP通过将文本自动分类为预定义的标签或类别，在文档分类中起着至关重要的作用。例如，它可以根据文档的内容将文档分类为 “法律”，“财务” 或 “教育”。NLP技术，如单词袋，tf-idf和嵌入 (例如，Word2Vec或BERT) 用于以数