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图像分类是数据科学的一部分吗？
是的，光学字符识别 (OCR) 是人工智能 (AI) 的一种形式，因为它使机器能够从图像，扫描的文档或视频中解释和提取文本。OCR系统利用人工智能技术，如模式识别和机器学习，从视觉数据中识别字符和单词。现代OCR解决方案通常包含深度学习模型
少样本学习如何帮助解决数据集中的类别不平衡问题？
嵌入在少镜头和零镜头学习中起着至关重要的作用，它提供了一种在低维空间中表示复杂数据的方法，在低维空间中可以轻松测量项目之间的相似性。从本质上讲，嵌入是捕获数据点的语义或重要特征的向量，使模型即使在有限的示例中也能理解和分类新信息。在少镜头学
深度学习如何影响现实世界中的人工智能应用？
"深度学习通过使机器能够在最小的人为干预下从大量数据中学习，显著提高了现实世界中的人工智能应用。这一能力使开发者能够创建可识别模式、做出预测并更有效地自动化决策过程的模型，优于传统方法。例如，在图像和语音识别任务中，深度学习算法能够实现高准