计算机视觉通过分析图像或视频流来检测个人防护装备 (PPE)，以确保工人遵守安全协议。在头盔、手套和背心等PPE类型的数据集上训练的模型可以识别工人是否穿着所需的装备。
像YOLO或Faster r-cnn这样的深度学习模型用于实时检测，如果检测到不合规，就会向监管人员发出警报。这些系统在建筑和制造等安全风险较高的行业中特别有效。
通过自动化PPE合规性监控，计算机视觉增强了工作场所的安全性并降低了事故风险。
机器学习是如何改善零售行业的？
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提高嵌入训练效率的技术有哪些？
嵌入中的矢量量化 (VQ) 将高维矢量压缩为一组较小的代表性矢量 (称为质心)，以减少存储并提高计算效率。这是通过使用诸如k-means的算法将向量空间划分为聚类来实现的，其中每个聚类由质心表示。然后通过其分配的聚类的质心来近似每个嵌入。
监督异常检测和无监督异常检测之间有什么区别？
“有监督和无监督异常检测是识别数据集中异常数据点的两种不同方法，各自具有独特的方法论和应用背景。在有监督异常检测中，模型在标注数据集上进行训练，其中正常和异常实例被明确识别。这使得模型能够从这些示例中学习，并根据它识别的模式预测新的、未见过
在强化学习中，什么是马尔可夫决策过程（MDP）？
SARSA (状态-动作-奖励-状态-动作) 是一种策略上的强化学习算法，与Q学习一样，旨在学习最佳动作值函数Q(s，a)。但是，关键的区别在于SARSA根据在下一个状态中实际采取的动作而不是最佳的可能动作来更新q值。
SARSA的更新规