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可解释的人工智能如何有助于合规性？
可解释AI (XAI) 通过提高透明度，安全性和信任度，在自动驾驶汽车的开发和部署中发挥着至关重要的作用。XAI的核心是帮助工程师和用户了解AI系统如何做出决策。在自动驾驶汽车的背景下，安全至关重要，能够解释车辆行为背后的原因可以为开发人员
信息检索领域存在哪些开放性问题？
计算机视觉使机器能够解释和处理视觉信息，发现跨不同领域的应用。在医疗保健中，它用于医学成像任务，例如在x射线或mri中检测肿瘤。在安全性方面，它支持面部识别系统和监视监控。计算机视觉在自动化中起着关键作用。例如，在制造业中，它可以识别装配线
神经网络是如何工作的？
使用针对任务定制的度量来评估神经网络性能。对于分类，准确度、精确度、召回率和F1-score等指标可提供对模型有效性的洞察。对于回归，通常使用均方误差 (MSE) 或平均绝对误差 (MAE) 等度量。
验证和测试集评估模型推广到看不见的数