专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
利益相关者如何从可解释人工智能中受益?
可解释AI (XAI) 中的视觉解释是指一种通过图形表示使AI模型的输出和决策过程可理解的方法。这些可视化工具的目标是将复杂的模型行为转换为用户可以轻松解释的更易于理解的格式。通常,这些视觉效果可以包括图表、图形和热图,以说明各种输入如何影
Read Now
深度学习模型是如何进行泛化的?
深度学习模型通过从训练数据中学习模式并将这些模式应用于新的、未见过的数据来实现泛化。这个过程涉及识别数据中的特征和关系,这些特征和关系代表了潜在的任务。例如,当训练一个识别猫和狗图像的模型时,模型学习识别耳朵形状、毛发纹理以及其他视觉差异等
Read Now
因果推断在可解释人工智能中的重要性是什么?
可解释性通过确保系统做出的选择能够被用户理解和信任,在AI驱动的决策支持系统中起着至关重要的作用。当开发人员构建这些系统时,用户 (如经理、分析师或医疗保健专业人员) 必须知道如何以及为什么做出特定的决定。如果人工智能模型的内部运作仍然是一
Read Now