计算机视觉的难度取决于问题的复杂性和所使用的工具。边缘检测或简单对象跟踪等基本任务相对简单，可以使用OpenCV等工具实现。
但是，诸如实时对象检测或语义分割之类的高级任务需要深度学习，访问大型数据集以及大量计算资源方面的专业知识。为现实世界场景开发强大的模型增加了进一步的挑战，包括处理不同的照明、角度和遮挡。
有了现代框架和预训练模型，学习曲线已经缩短，但掌握仍然需要对算法、数学和编程有深刻的理解。
OCR和IDP如何改善财务操作？
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在强化学习中，奖励信号的目的是什么？
探索和利用是强化学习 (RL) 中的两个关键概念，它们指导智能体的决策过程。探索指的是代理尝试新的行动来发现潜在的更好的策略或奖励，而利用则涉及代理使用已知的行动，这些行动在过去已经导致了高回报。
探索很重要，因为它允许代理收集有关环境的
我应该如何为机器学习标记图像数据？
要创建带标签的图像数据集，请从收集或获取与您的任务相关的图像开始。使用相机、网页抓取或开放数据集 (例如ImageNet或COCO) 等工具来构建数据集。
使用LabelImg或CVAT等工具注释图像。根据您的任务定义注释格式，例如用于分
自动化机器学习（AutoML）可以处理时间序列数据吗？
是的，AutoML可以处理时间序列数据，但需要注意一些特定的考量。时间序列数据通常涉及在连续时间点收集或记录的数据点序列。常见的例子包括股票价格、温度读数或销售数字。AutoML工具可以自动化时间序列预测过程中的各种任务，如数据预处理、特征