人工智能背后的技术涉及各种方法、算法和计算资源的组合，旨在使机器能够执行通常需要人类智能的任务。核心技术包括机器学习 (ML)，其中算法允许机器从数据中学习并随着时间的推移而改进，以及深度学习 (DL)，其使用神经网络对大型数据集中的复杂关系进行建模。此外，诸如自然语言处理 (NLP)，计算机视觉和强化学习等技术通常用于允许AI系统以类似于人类认知的方式解释和处理数据。例如，NLP使机器能够理解和生成人类语言，而计算机视觉允许机器识别和解释图像。人工智能的成功还在很大程度上取决于高性能计算资源，如gpu和云平台，它们可以更快地进行数据处理和模型训练。大数据的兴起和并行处理大型数据集的能力也在人工智能开发中发挥了重要作用，使各个行业的预测和决策更加准确。
光学字符识别（OCR）在计算机视觉中是什么？
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SHAP（Shapley加性解释）是什么？
可解释AI (XAI) 通过提供模型如何得出结论的透明度，在增强AI应用程序的决策方面发挥着至关重要的作用。当人工智能系统做出预测或建议时，用户必须了解这些结果背后的原因。这种清晰度允许开发人员和利益相关者信任他们正在使用的模型，确保基于这
什么是早停法？
神经架构搜索 (NAS) 是用于设计和优化神经网络架构的自动化过程。NAS算法不是手动选择超参数和模型架构，而是探索不同的配置和架构，以确定最适合给定任务的配置和架构。
此过程通常涉及诸如强化学习，进化算法或基于梯度的优化之类的搜索方法，
时间序列聚类是什么，它为什么有用？
时间序列建模中的传递函数是描述两个时间序列之间关系的数学表示。它们有助于理解一个信号 (通常称为输入或强制函数) 如何影响另一个信号 (称为输出响应)。传递函数可以被认为是通过应用某些操作将输入数据转换为输出数据的工具。它对于分析输出不仅取