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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使用边缘人工智能有哪些好处？
边缘人工智能（Edge AI）是指在设备上本地处理人工智能（AI）算法，而不是依赖于云服务器。这种方法一个主要的好处是降低延迟。通过在数据生成的地方更近进行处理，设备可以快速做出决策，而无需等待数据在云端之间传输。例如，在自动驾驶汽车等应用
数据增强如何提高在不平衡数据集上的表现？
数据增强是一种通过创建已有数据点的修改版本来人为增加数据集大小的技术。在不平衡数据集的背景下，当某些类别的样本远少于其他类别时，数据增强通过提供更平衡的训练数据帮助提高模型性能。这个更大、更具多样性的数据集使机器学习模型能够更好地学习少数类
SSL在安全和威胁检测中是如何使用的？
“SSL，即安全套接层，主要用于保护客户端与服务器之间的互联网通信。它通过加密传输的数据来实现这一点，确保密码、信用卡号码和个人数据等敏感信息不被未授权访问。当网站使用SSL时，通常会在浏览器的地址栏中显示一个锁形图标，表示连接是安全的。这