计算机视觉正在通过自动化和欺诈预防彻底改变金融和银行业。它用于文档验证，用于安全身份验证的面部识别以及通过分析交易模式和识别异常来进行欺诈检测。
例如，光学字符识别 (OCR) 有助于数字化支票和其他文档，而面部识别可实现无缝KYC (了解您的客户) 流程。监控系统使用基于视觉的分析来增强atm和分支机构的安全性。
计算机视觉还通过实现非接触式交易和通过AI驱动的视觉助手自动化客户支持来增强客户体验。这些应用可提高效率并降低运营成本。
神经网络与人工智能之间有什么关系？
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正则化在异常检测模型中的作用是什么？
正则化在异常检测模型中扮演着至关重要的角色，它通过防止过拟合、保持模型简洁性以及提高对未见数据的泛化能力来实现目标。异常检测旨在识别与常规模式显著偏离的模式。没有正则化，模型可能会变得过于复杂，学习到的不仅是异常，还包括训练数据中的噪声。这
神经网络中的dropout是什么？
模型修剪是一种用于通过删除被认为不太重要或冗余的某些参数 (权重或神经元) 来减小神经网络大小的技术。这通常是在模型经过训练后完成的，有助于降低模型的复杂性并提高推理速度，而不会显着影响其性能。
修剪的工作原理是在训练过程中识别具有小幅度
嵌入如何影响检索准确性？
“嵌入在提高检索准确性方面发挥着至关重要的作用，它通过将数据转化为捕捉其语义意义的向量表示。通过将文本、图像或其他形式的数据转换为这些数值格式，嵌入使得更有效的比较和相似性计算成为可能。例如，在搜索与特定主题相关的文档时，嵌入帮助系统理解整