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隐私保护和网络瓶颈等因素导致数据集天然分割, 传统集中式AI模式在收敛速度, 数据传输量, 模型准确度等方面仍存在巨大挑战。 b) 边缘数据样本少，冷启动等问题，传统大数据驱动的统计ML方法无法收敛、效果差。 c) 数据异构：现有机器学习基于独立同分布假设，同一模型用在非独立同分布的不同数据集的效果差别巨大。来自：百科匹配精度高 智能问答机器人服务融合机器学习、信息检索、深度学习等多种技术的智能语义匹配引擎，保证客服问题高精度命中，返回满意答案 知识闭环 智能问答机器人服务采用文本挖掘、关联规则等技术从日志、操作记录等多源数据中学习领域知识，强化问答知识库，提升问答效果 坐席助手 智能问答机器人可实时理来自：百科
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