计算机视觉远非不成功。事实上，它已经取得了重大突破，并广泛应用于医疗保健、汽车、零售和娱乐等行业。面部识别，对象检测和图像分割等技术已成为主流，可实现自动驾驶汽车，医疗诊断和增强现实等应用。然而，计算机视觉确实面临挑战。它经常在光线不足、遮挡或设置不熟悉的环境中挣扎，这可能会限制其准确性和可靠性。此外，道德问题，如数据集中的偏见和隐私问题，仍然是审查的领域。尽管并非没有其局限性，但在机器学习，硬件和数据收集方法的进步的推动下，计算机视觉领域仍在不断发展。它的成功远远超过了挑战，使其成为现代人工智能和技术解决方案的重要组成部分。
计算机视觉是机器学习的一部分吗？
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文本到图像搜索是什么？
文本分类是将文本数据分类为预定义标签或类别的过程。这是通过在标记的数据集上训练机器学习模型来实现的，其中模型学习将文本中的特定模式或特征与特定标签相关联。
文本分类的常见应用包括电子邮件中的垃圾邮件检测、情感分析、主题分类和语言检测。例如
在自监督学习（SSL）中，使用未标记数据进行预训练的重要性是什么？
在半监督学习（SSL）中，使用未标记数据进行预训练是至关重要的，因为这使模型能够在不需要大量标记数据集的情况下学习有用的数据表示。在许多现实场景中，获取标记数据既耗时又昂贵。通过利用大量可用的未标记数据，开发者可以训练出更好地理解数据内在模
词干提取与词形还原有什么区别？
用于训练NLP模型的最佳数据集取决于特定的任务和领域。对于一般的语言理解，像Common Crawl，Wikipedia和BookCorpus这样的大型语料库为预训练模型提供了基础。特定的NLP任务需要定制的数据集:
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