Amazon Go中的计算机视觉是通过相机、深度学习模型和传感器融合的组合实现的。高架摄像机跟踪客户的活动，并确定何时取货或返回货架。
深度学习模型处理视频数据以识别产品并将其与个人客户相关联。对象检测和跟踪等技术可确保准确计费，而无需传统的结账系统。
这项技术实现了无缝的购物体验，顾客只需拿走他们需要的东西然后离开，系统就会自动向他们的账户收费。
图像转文本转换器是如何利用OCR技术工作的？
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对比学习是如何生成嵌入的？
向量搜索中的嵌入是数字向量格式的数据的数学表示。嵌入由机器学习模型生成，对数据的基本特征和语义进行编码，例如单词，句子，图像或音频。例如，短语 “人工智能” 可以被表示为概括其语言和上下文含义的768维向量。
这些嵌入允许搜索系统识别数据
数据增强与迁移学习之间有什么关系？
数据增强和迁移学习是训练机器学习模型时使用的两种互补技术，特别是在计算机视觉和自然语言处理等领域。数据增强涉及创建现有训练数据的变体，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。这可以包括旋转图像、翻转图像或调整亮度等技术。通过人为扩展数据集，开发人员可
可解释性人工智能如何提高黑箱算法的透明度？
可解释人工智能（XAI）方法在模型验证和确认中发挥着至关重要的作用，它提供了模型决策过程的洞察。当开发者理解模型预测背后的推理时，他们可以评估模型是否按预期运行，并遵循定义的要求。这种透明度有助于识别潜在问题，例如数据中的偏见或目标的不一致