继续阅读
数据增强在深度学习中是如何使用的？
数据增强是一种用于深度学习的技术，通过对现有数据进行各种变换，人工扩展训练数据集的大小。这种方法有助于提高模型的泛化能力，即模型在未见过的数据上表现得更好。通过创建同一数据点的多个变体，开发者可以训练出更强健的模型，减少过拟合的风险——即模
可解释的人工智能如何提高人工智能系统的可信度？
解释性技术在评估人工智能模型性能方面发挥着关键作用，因为它们提供了关于模型如何做出决策的深入见解。理解模型预测背后的推理有助于识别训练数据或算法设计中的潜在偏差和错误。例如，如果一个模型被用于信用评分，解释性工具可以揭示某些人口统计因素是否
什么是人工智能（AI）中的模式识别？
机器人3D视觉的最佳书籍通常是涵盖机器人背景下3D视觉的理论基础和实际应用的书籍。一本高度推荐的书是Richard Hartley和Andrew Zisserman的《计算机视觉中的多视图几何》。虽然不是严格专注于机器人技术，但本书提供了3