继续阅读
可解释的人工智能如何促进人工智能的问责性？
AI中的内在可解释性方法指的是通过设计使模型的工作过程可解释的技术。这些方法被内置于模型自身，让用户在不需要额外工具或过程的情况下理解模型如何得出预测。这与外在方法形成对比，后者涉及到在模型训练完成后进行的事后分析来解释模型的行为。内在可解
什么是人工智能中的模式识别？
用于计算机视觉的最佳相机取决于特定的应用和要求，例如分辨率、帧速率和深度感知。对于通用计算机视觉任务，Logitech C920 HD Pro网络摄像头和Sony PlayStation摄像头等相机以可承受的价格提供高质量的图像，并广泛用于
在强化学习中，什么是行动？
强化学习 (RL) 中的价值函数估计代理可以期望从给定状态开始实现的长期回报或累积奖励，遵循一定的策略。价值函数基于预期代理在未来获得的奖励来评估代理处于特定状态有多好。
价值函数至关重要，因为它可以帮助智能体预测哪些状态更有利，甚至在采