机器学习使系统能够学习模式并从数据中做出决策，而无需明确编程。这种学习过程使机器能够适应新情况，随着时间的推移而改进，并使任务自动化。例如，机器学习模型可以通过识别内容中的模式来将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。机器学习为基于规则的系统过于复杂的问题提供解决方案，例如自然语言理解，图像识别和预测分析，使它们在不同行业中具有价值。
计算机视觉的先驱是谁？
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可观测性如何改善根本原因分析？
“可观察性显著提高了根本原因分析的效率，通过提供对系统性能和行为的全面洞察。它让开发者不仅能够看到系统中发生了什么，还能了解某些事件发生的原因。借助可观察性工具，开发者可以从不同的来源收集数据，例如日志、指标和追踪信息，从而在事故发生时形成
API在无服务器架构中的作用是什么？
API在无服务器架构中发挥着至关重要的作用，它能够实现不同服务和应用之间的通信。在无服务器环境中，应用程序通常被拆分为小而独立的函数，这些函数执行特定的任务。这些函数根据事件的发生（如HTTP请求或来自队列的消息）被执行。API作为访问这些
统计方法在异常检测中的作用是什么？
统计方法在异常检测中发挥着至关重要的作用，提供了一个识别数据集中偏离预期行为模式的框架。这些方法依赖于数学原理和统计理论，建立正常行为的基线模型，使开发人员能够标记那些明显不同于这一规范的实例。例如，如果一个网站通常每小时接收100次访问，