自动驾驶汽车使用计算机视觉、传感器数据和机器学习的组合进行导航和决策。摄像头、激光雷达和雷达捕捉周围环境，而人工智能模型处理这些数据，以检测行人、车辆和交通标志等物体。
路径规划算法根据实时输入计算安全路线，考虑道路条件和交通。深度学习模型，特别是cnn，对于车道检测和障碍物识别等任务至关重要。
传感器融合和AI的集成使车辆能够适应动态环境，确保导航的安全性和效率。
你如何从视频中识别动作？
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自动机器学习（AutoML）管道由多个关键组件组成，这些组件简化了从数据准备到模型部署的机器学习过程。主要组件包括数据预处理、特征工程、模型选择、超参数调优和模型评估。每个组件在确保机器学习模型既准确又高效方面发挥着至关重要的作用。
数据
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异常检测在改善商业预测中发挥着重要作用，因为它能够识别数据中不寻常的模式，这些模式可能指示潜在的问题或机会。当企业分析历史数据以进行预测时，他们依赖于模式和趋势。异常检测帮助找到偏离这些既定趋势的数据点，使企业能够相应地调整预测。通过识别这
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