本段落探讨了人工智能训练中标签稀缺的问题。尽管未标记数据丰富，但标签数据稀缺仍然是阻碍人工智能进展的主要障碍。传统的监督式学习方法依赖于大量标记数据，这通常既耗时又昂贵。文章强调了探索利用未标记数据的新颖方法的必要性。研究人员正在开发半监督式和无监督式学习技术，这些技术利用未标记数据作为辅助信息，以增强模型性能并减轻标签稀缺性问题。 (注：系统自动识别，请以正文为准。)
标签： 人事考试信息
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