神经网络在机器学习中至关重要，因为它们擅长解决传统算法难以解决的复杂问题。它们能够从原始数据中学习分层表示，使其对图像、文本和音频等非结构化数据非常有效。与基于规则的系统不同，神经网络可以从示例中概括出来，从而实现图像识别，语言翻译和语音处理等任务。它们的灵活性和可扩展性使它们能够适应广泛的应用，从预测股票价格到自动驾驶。
哪种机器学习技术最适合分类？
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开源工具如何支持可扩展性？
开源工具通过提供灵活且具有成本效益的解决方案来支持可扩展性，这些解决方案能够适应不断变化的需求。与专有软件不同，开源工具允许开发人员修改代码以满足他们的特定需求。这种适应性在企业经历增长或需要处理增加的用户负载时至关重要。例如，使用像Kub
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