计算机视觉的工作原理是通过一系列步骤处理视觉数据: 捕获图像，对其进行预处理 (例如，调整大小或过滤)，以及使用算法或神经网络提取边缘或纹理等特征。
深度学习模型，特别是卷积神经网络 (cnn)，可以从训练数据中学习模式，以识别对象、对图像进行分类或执行其他任务。这些模型分层解释视觉输入，从简单的模式到复杂的对象或场景。
输出可以包括标签、边界框或像素分割，从而实现各种应用，如自主导航、医疗诊断和实时视频分析。
我该如何开始学习计算机视觉？
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实施边缘人工智能面临着开发人员需要考虑的几个挑战。首先，硬件限制是一个重要障碍。与传统的基于云的人工智能不同，边缘人工智能在处理能力和内存受限的设备上运行。例如，一台智能摄像头可能只有基本的计算能力，这使得高效运行复杂的机器学习模型变得困难
你如何将机器学习模型集成到分析工作流中？
将机器学习模型集成到分析工作流程中涉及几个关键步骤，以确保模型在更广泛的分析框架内提供可操作的见解。第一步是识别机器学习模型要解决的具体业务问题。这可能涉及预测分析、分类或异常检测任务。一旦问题明确，下一步是对输入模型的数据进行预处理。这包