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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Apache Kafka 如何用于多智能体系统的通信？
"Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，通过提供可靠、可扩展和容错的方式，促进多智能体系统中的通信，使得智能体之间能够交换消息。在这些系统中，各种智能体，可以是软件组件、应用程序或甚至硬件系统，通常共同合作以完成任务或响应事件。
使用 SQL 视图的好处是什么？
“SQL 视图是数据库中的一个强大特性，为开发人员和技术专家提供了一系列好处。从本质上讲，视图是由查询结果创建的虚拟表。它们允许用户封装复杂的查询，并呈现一个简化的数据访问接口。这使得处理大型数据集或复杂联接变得更加容易，因为开发人员可以引
AutoML 与联邦学习之间的关系是什么？
“自动机器学习（AutoML）和联邦学习是机器学习领域中的两个不同概念，但它们可以有效地相辅相成。AutoML旨在自动化选择模型、调整超参数和预处理数据的过程，使机器学习变得更加易于访问和高效。这使得开发人员可以专注于更高层次的任务，而不是