计算机视觉通过使用算法和AI模型分析视觉数据 (图像或视频) 来工作。它涉及预处理图像，提取特征，并解释这些特征以执行分类，检测或分割等任务。
像卷积神经网络 (cnn) 这样的技术可以实现自动特征提取和模式识别，使计算机视觉系统在面部识别，对象检测和医学成像等应用中有效。
应用范围从自动驾驶汽车和监控系统到电子商务和增强现实，展示了其跨行业的多功能性。
我该如何开始计算机视觉的机器学习？
继续阅读
联邦学习可以用于无监督学习任务吗？
“是的，联邦学习可以应用于无监督学习任务。联邦学习是一种机器学习方法，它允许在多个去中心化的设备上进行模型训练，而无需共享原始数据。尽管大多数讨论集中在有监督学习上，其中标签数据至关重要，但无监督学习也提供了一系列适合于联邦设置的应用。
嵌入是如何存储在向量数据库中的？
“嵌入（Embeddings）以多维数字表示形式存储在向量数据库中，每个嵌入通常表示为一个高维向量，其中每个维度对应数据的一个特征。例如，在自然语言处理领域，词嵌入如Word2Vec或GloVe将词语表示为连续的向量空间，使得相似的词可以在
CNN和R-CNN之间有什么区别？
图像识别技术的未来在于其不断提高的准确性，效率和处理不同行业复杂任务的能力。机器学习和神经网络的进步，特别是深度学习，预计将推动这一增长。与AI系统的集成将使图像识别更具上下文意识。例如，系统不仅可以识别对象，还可以了解它们在场景中的关系和