分类目录归档：基础设施
例如，在自然语言处理中，预训练语言模型（如BERT）在大规模文本数据上学习语言知识后，文本分类、情感分析、命名实体识别等具体应用就是下游任务。
下游任务的类型（以自然语言处理为例）
例如，在自然语言处理中，预训练语言模型可以在大量的文本语料（如互联网文本、书籍、新闻等）上进行训练，这个过程中模型学习到词汇的语义、语法结构、句子之间的关系等知识。
预训练的方法和技术
在数学及相关领域中，“scalar”通常指“标量”，以下是关于标量的详细介绍：
机器学习（Machine Learning）：是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。在数据挖掘、自然语言处理、图像识别等众多领域有广泛应用。
在多类别分类问题（如将图像分为多个不同的物体类别、文本分类到多个主题类别等）中，需要使用特定的评估指标来衡量模型的性能，这些指标被称为多类别指标（Multi - Class Metrics）。与二分类问题不同，多分类问题的评估更为复杂，因为涉及到多个类别之间的混淆情况。
常见的多类别指标
数据增强（Data Augmentation）是一种在数据层面进行操作的技术，主要用于扩充数据集。在机器学习和深度学习的模型训练过程中，数据的数量和质量对模型的性能有着至关重要的影响。数据增强通过对原始数据进行一系列变换，生成新的、与原始数据相似的数据样本，从而增加数据的多样性和规模。
在计算机视觉中的应用
对于一个二分类问题，混淆矩阵是一个(2\times2)的矩阵，包含真正例（True Positive，TP）、假正例（False Positive，FP）、真反例（True Negative，TN）和假反例（False Negative，FN）这四个元素。例如，在判断一封邮件是否为垃圾邮件的任务中，如果模型正确地将垃圾邮件预测为垃圾邮件，这就是一个真正例；如果将正常邮件错误地预测为垃圾邮件，就是假正例。...
其计算公式为(F1 = 2\times\frac{Precision\times Recall}{Precision + Recall})。例如，在信息检索任务中，精确率关注的是检索出的结果中有多少是真正相关的，召回率关注的是所有相关的内容中有多少被检索出来了。F1 - sc...
在机器学习和数据挖掘等领域，分类（Classification）是一种监督学习（Supervised Learning）任务。它的目标是根据已知类别标签的训练数据构建一个模型，使得该模型能够对新的、未标记的数据进行类别预测。简单来说，就是将数据划分到不同的类别中。
常见的分类算法