计算机视觉的主要目标是使机器能够解释和理解视觉世界。这包括识别物体、理解场景、识别模式以及基于视觉数据做出明智决策等任务。计算机视觉旨在弥合人类如何感知世界与机器如何处理类似数据之间的差距。例如，在自动驾驶汽车中，计算机视觉可以帮助汽车 “看到” 环境并识别行人，其他车辆和交通标志等物体。在医学成像中，计算机视觉可用于分析x射线或mri，以检测肿瘤或骨折等疾病。在所有情况下，目标都是自动化视觉感知和决策，通常使用深度学习等技术来提高准确性和适应性。随着这些系统的发展，目标从简单的识别扩展到更复杂的任务，如场景解释，3D重建和与环境的实时交互。
计算机视觉是什么，它的应用有哪些？
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数据增强是如何处理稀有类别的？
“数据扩增是一种通过人为扩展训练数据集的大小和多样性来改善机器学习模型的技术。在处理稀有类别时，数据扩增可以帮助解决常见类别与不常见类别之间的不平衡。通过创建代表这些稀有类别的新样本，数据扩增使模型能够更有效地从中学习，从而提升在推断过程中
在自然语言处理（NLP）中，最大的挑战是什么？
NLP是机器翻译的支柱，可以将文本或语音从一种语言自动转换为另一种语言，同时保留含义和上下文。它涉及多个步骤: 对源文本进行预处理，理解其句法和语义结构，以及以目标语言生成语法和语义上正确的文本。
早期的机器翻译系统依赖于基于规则的统计方
嵌入是如何支持迁移学习的？
在搜索引擎中，嵌入用于通过将查询和文档表示为共享嵌入空间中的向量来提高搜索结果的相关性和准确性。当用户提交搜索查询时，搜索引擎将查询转换为嵌入，并将其与索引文档或网页的嵌入进行比较。这允许系统返回在语义上与查询相似的文档，即使它们不包含确切