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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数据增强可以应用于结构化数据吗？
“是的，数据增强可以应用于结构化数据，尽管它更常与图像和文本等非结构化数据相关。结构化数据通常由以表格格式组织的信息组成，例如数据库或电子表格。在这种情况下，数据增强的主要目标是增强数据集的多样性，以改善模型训练，同时保持数据的关系和完整性
多模态人工智能如何为社交媒体平台带来好处？
“多模态人工智能通过整合不同类型的随时间变化的输入（如视频、音频和文本）来处理时间数据。处理时间数据的关键在于识别在这些输入随时间发展过程中出现的模式和关系。例如，在视频中，模型需要同时分析视觉帧序列和伴随的音频，以理解同时发生的动作或对话
有关图像分割的优秀论文有哪些？
在计算机视觉中使用深度学习的主要陷阱之一是需要大型数据集。深度学习模型，特别是卷积神经网络 (cnn)，需要大量的标记数据才能有效训练。在这些数据稀缺或难以获得的领域 (如医学成像) 中，这可能是一个重大障碍。缺乏足够的高质量数据会导致过度