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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多模态人工智能是什么？
多模态人工智能通过整合来自各种来源（如文本、音频和图像）的数据，增强了计算机视觉任务，从而提供对上下文更全面的理解。这种整体方法使模型能够通过将视觉信息与相关的文本或听觉线索相结合，更好地解释视觉信息。例如，当任务是识别图像中的物体时，多模
变更管理在数据治理中起什么作用？
变更管理在数据治理中发挥着至关重要的作用，确保对数据政策、流程或技术的任何变更都能进行系统管理和沟通。有效的变更管理帮助组织保持数据的完整性、安全性和合规性，同时适应新要求或新技术。当变更发生时，它们可能会影响数据的收集、存储、处理和共享方
维度对嵌入质量的影响是什么？
嵌入正在通过开发更复杂的模型和技术而发展。早期的嵌入，如Word2Vec和GloVe，主要集中在单词的静态表示上。这些模型用固定向量表示每个单词，捕获某种程度的语义。然而，像上下文嵌入 (例如，BERT，GPT) 这样的新方法通过基于上下文