自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉之间的主要区别在于它们处理的数据类型。NLP专注于理解和生成人类语言，分析文本数据以执行翻译，情感分析和文本摘要等任务。另一方面，计算机视觉处理图像和视频等视觉数据，执行对象检测，图像分割和面部识别等任务。虽然这两个领域都利用人工智能技术，但NLP主要使用像BERT这样的转换器，而计算机视觉通常依赖于卷积神经网络 (cnn) 和视觉转换器 (ViTs)。
边界框在物体检测中扮演什么角色？
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AutoML如何确保结果的可重复性？
"AutoML 通过系统的方法、版本控制和全面的流程文档，确保了结果的可重复性。其中一个重要方面是使用预定义的算法和模型，这些模型在不同运行之间保持一致。通过选择一组特定的算法和调优方法，开发者可以确保在进行实验时实施相同的技术。例如，如果
全局异常和局部异常有什么区别？
全球异常和局部异常是用于识别数据中不寻常模式或行为的两个概念，但它们在范围和影响上有所不同。全球异常是指在整个数据集的背景下显著的偏差。这些异常是与整体趋势不一致的离群值，可能表明影响整个群体的重要问题或事件。例如，如果一家零售店通常每天销
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