从计算机视觉到数据科学的转换需要建立分析结构化数据的专业知识。学习Pandas、SQL和Scikit等工具-学习数据整理和机器学习。
探索关键概念，如数据可视化 (使用Matplotlib或Seaborn) 、特征工程和统计分析。金融，医疗保健或营销等领域的项目可以展示您的适应性。
在简历上突出可转移的技能，如编程、机器学习和解决问题。认证课程或专业硕士学位可以进一步弥合领域之间的差距。
如何对非文档图像执行光学字符识别（OCR）？
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如何检测嵌入中的偏差？
下一代嵌入模型专注于增强在不同数据中捕获丰富复杂关系的能力。一个突出的例子是基于transformer的模型，如BERT和GPT，它们通过提供基于周围单词进行调整的上下文感知嵌入，彻底改变了自然语言处理。这些模型在上下文中捕获单词或短语的微
全文搜索与关键词搜索有何不同？
全文检索和关键词检索是从数据库或文本文件中检索信息的两种方法，但它们具有不同的操作特性和使用场景。关键词检索通常寻找文本中特定术语或短语的精确匹配。当用户输入查询时，搜索引擎检查数据集中是否存在这些关键词。这使得它适用于用户确切知道自己要查
嵌入能够被可视化吗？
是的，可以评估嵌入的公平性，特别是当担心数据中不同组或特征的表示存在偏差时。评估嵌入的公平性涉及检测和减轻偏见，例如性别，种族或种族偏见，这些偏见可能在模型训练期间出现。
用于评估嵌入中的公平性的一种方法是通过公平性度量，其测量某些敏感属