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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边缘计算如何影响数据流处理？
边缘计算通过将计算和数据存储更接近数据生成源，显著影响数据流。这减少了将数据发送到集中式云服务器进行处理时通常会出现的延迟。在处理流式数据（例如来自监控摄像头的视频流或来自物联网设备的实时分析）时，在边缘处理这些数据可以实现更快的响应时间。
什么是最终一致性？
数据分区，也称为切片，是将数据库分为更小、更易于管理的部分的过程，这些部分称为分区或切片。每个分区可以容纳数据的一个子集，通常存储在分布式数据库系统中的不同服务器上。数据分区的主要目标是通过允许多个服务器并行处理查询和更新来提高性能和可扩展
AutoML和传统机器学习之间有什么区别？
“AutoML，或称自动化机器学习，是指一些工具和流程，旨在自动化将机器学习应用于现实世界问题的端到端过程。它简化了机器学习工作流的各个阶段，如数据预处理、特征选择、模型选择和超参数调整。相比之下，传统机器学习则依赖于更手动的方法，开发人员