用于分类的最佳机器学习技术取决于问题的复杂性和数据特征。对于结构化数据，基于树的方法，如随机森林和梯度提升 (例如XGBoost) 非常有效。对于非结构化数据 (如图像或文本)，cnn和transformers等深度学习模型是最佳选择。小数据集的简单问题可能会受益于逻辑回归或支持向量机 (svm)，因为它们高效且易于实现。
我在哪里可以找到关于RGB-D图像分割的教程？
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AI中的可解释性权衡是什么？
使用可解释AI (XAI) 技术进行模型调试涉及分析AI模型如何做出决策。此过程旨在通过提供对其内部工作原理的见解来识别模型中的错误或偏差。使用XAI，开发人员可以检查模型的输入和输出，辨别哪些特征对预测最有影响，并确定模型是否按预期运行。
社区驱动的开源和供应商驱动的开源有什么区别？
“社区驱动和厂商驱动的开源项目在治理、资金和开发动机上存在主要差异。在社区驱动的项目中，各种不同背景的个人共同为代码库贡献代码，通常是出于共同的兴趣或解决特定问题的愿望。这些项目通常依赖社区的意见进行决策，从而促进包容性和创新。一个著名的例
计算机视觉是什么，它在人工智能中是如何被使用的？
计算机视觉中的面部识别是一种通过分析和比较基于面部特征的模式来识别或验证人的身份的技术。该过程涉及检测图像或视频中的人脸，提取相关特征，并将其与存储的数据库进行比较以找到匹配项。关键步骤包括面部检测 (定位图像中的面部) 、特征提取 (捕获