80% 准确性在机器学习中是否被认为是好的，取决于问题的背景和基线性能。在一些领域中，例如医疗保健或自动驾驶，即使很小的错误也可能具有严重的后果，因此可能需要更高的准确性 (例如，95% +)。另一方面，对于产品推荐等不太重要的任务，80%

可解释人工智能（XAI）在建立公众对人工智能的信任中发挥着重要作用，因为它使人工智能系统的决策过程透明且易于理解。当用户能够看到人工智能是如何得出结论或建议时，他们更有可能对其可靠性感到自信。例如，在医疗保健中，当人工智能系统根据医疗数据建

图像处理中的特征提取是从图像中识别和隔离相关信息或属性的过程，这些信息或属性对于诸如对象识别，图像分类和跟踪之类的任务很有用。这些特征可以是边缘、纹理、拐角或有助于识别图像的重要部分的任何其他不同图案。特征提取的目标是降低图像的复杂性，同时