AI代理利用技术组合来自主和智能地执行任务。机器学习，特别是深度学习，是核心，使代理能够识别模式，做出决策并适应新数据。自然语言处理 (NLP) 允许代理理解和生成人类语言，这对于聊天机器人，虚拟助手和客户服务应用程序至关重要。强化学习用于训练动态环境中的代理，例如机器人和游戏。计算机视觉使代理能够处理对象识别和导航等任务的视觉数据。在GPT和BERT等模型中使用的transformers等技术已经彻底改变了NLP和多模态AI功能。这些技术通常与api、云计算和边缘设备集成，为各种领域 (包括医疗保健、金融和客户支持) 创建可扩展且高效的AI代理。
ResNet是R-CNN模型之一吗？
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组织如何在医疗保健中使用预测分析？
医疗机构利用预测分析来改善患者结果、简化运营和降低成本。预测分析涉及分析历史数据，以识别趋势和潜在的未来结果。通过利用来自电子健康记录、人口统计信息甚至可穿戴设备的数据，医疗提供者可以创建模型，帮助预测患者需求并做出明智决策。
例如，医院
嵌入随着人工智能的进步如何演变？
嵌入（embeddings），即数据（如单词、图像或句子）的密集向量表示，因人工智能技术的进步而获得了显著增强。传统上，嵌入通常使用如Word2Vec或GloVe等简单模型生成，用于文本数据。这些方法将每个单词视为静态表示，无法捕捉上下文。
向量搜索中常见的挑战有哪些？
可伸缩性是矢量搜索系统的主要关注点，尤其是随着数据量和查询复杂性的增加。必须解决几个挑战，以确保矢量搜索系统能够有效地处理不断增长的需求。
一个关键挑战是管理高维数据。向量嵌入通常由许多维度组成，这使得处理和搜索大型数据集的计算密集。如果