是的，计算机视觉是人工智能 (AI) 的一个子领域，它使机器能够解释和处理来自世界的视觉信息。人工智能涵盖了各种领域，包括自然语言处理、机器人和计算机视觉。在计算机视觉中，AI技术用于分析图像和视频，以执行对象检测，人脸识别和图像分割等任务。计算机视觉通常采用机器学习和深度学习模型，它们是AI的分支。这些模型从视觉数据中学习模式并做出预测或决策。例如，卷积神经网络 (cnn) 通常用于图像分类和对象检测等任务。计算机视觉应用扩展到各个行业，从使用AI驱动的视觉系统进行导航的自动驾驶汽车到通过x射线或mri检测疾病的医学成像系统。虽然计算机视觉在很大程度上依赖于人工智能技术，但它也涉及图像处理和数学等其他学科。它与AI的集成使其成为现代技术进步的重要组成部分。
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可以为自定义数据学习嵌入吗？
嵌入与矢量数据库集成，以实现快速高效的相似性搜索。矢量数据库旨在存储高维矢量 (如嵌入) 并执行诸如最近邻搜索之类的操作，该操作查找与给定查询矢量最相似的矢量。一旦为您的数据 (例如文本、图像或产品) 生成嵌入，它们就会存储在矢量数据库中，
信息检索中的神经排名是什么？
反向文档频率 (IDF) 是信息检索 (IR) 中用于评估术语在文档语料库中的重要性的度量。IDF计算一个术语在所有文档中 “稀有” 的程度。术语出现的文档越多，其IDF值越低。这个想法是，与仅在少数文档中出现的术语相比，在许多文档中出现的
LLMs（大型语言模型）可以在私人数据上进行训练吗？
神经网络被广泛应用于金融预测中，通过分析海量的历史数据来预测股票价格、市场趋势和经济指标。这些网络可以识别时间序列数据中的模式，从而实现比传统统计方法更准确的预测。他们擅长处理财务数据集中的非线性关系。
一个常见的应用是预测股市走势。循环