人工智能 (AI) 是机器能够执行通常需要人类智能的任务的更广泛的概念，例如推理，解决问题和决策。机器学习 (ML) 是AI的一个子集，专注于训练系统从数据中学习模式，而无需明确编程。人工智能涵盖了广泛的技术和应用，包括基于规则的系统、机器人和专家系统。例如，遵循预定义策略的下棋程序可以被视为AI，即使它不使用机器学习。相比之下，ML使用算法从数据中学习。例如，可以训练机器学习模型以基于历史数据将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。虽然所有的ML都是AI，但并非所有的AI都涉及ML; AI还可以包括从数据中学习之外的技术。
世界上最优秀的计算机视觉研究实验室是哪个？
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CI/CD在开源项目中的角色是什么？
“持续集成（CI）和持续部署（CD）在开源项目中发挥着至关重要的作用，通过简化开发流程和确保高质量的软件交付。持续集成涉及定期将多个贡献者的代码更改合并到共享仓库中，在那里运行自动化测试以尽早发现问题。这种做法有助于维护代码库的稳定性，并促
AutoML能否检测数据集中的概念漂移？
“AutoML 可以帮助检测数据集中概念漂移，但具体的能力和方法可能因所使用的 AutoML 框架而异。概念漂移是指目标变量的统计特性随时间变化，这意味着输入特征与输出之间的关系可能会演变。如果不更新或重新训练机器学习模型以适应这些变化，这
什么是稀疏向量？
稀疏是指大多数元素为零或不活动的数据或结构。在机器学习和数据处理中，在处理高维数据集时经常出现稀疏数据，例如基于文本的数据或推荐系统。例如，在文档-术语矩阵中，每一行表示一个文档，每一列表示一个单词。大多数文档只使用所有单词的一小部分，使矩