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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关系数据库中的事务是如何管理的？
关系数据库中的事务管理遵循ACID原则，即原子性、一致性、隔离性和持久性。这些原则确保事务内的所有操作在提交更改到数据库之前都成功完成。如果事务的任何部分失败，则整个事务将会回滚，使数据库恢复到原始状态。这对于维护数据的完整性至关重要，特别
IR系统如何管理大规模数据集？
信息检索 (IR) 中的冷启动问题是指在可用数据有限的情况下提供有效搜索结果的挑战。这通常发生在部署新系统时，或者在几乎没有历史交互或反馈的情况下将新用户或项目引入系统时。
例如，在推荐系统中，当用户没有先前的活动或当添加新项目时，系统难
生成对抗网络（GANs）是什么？
生成对抗网络（GAN）是一类机器学习框架，由两个神经网络组成，分别称为生成器和判别器，它们在竞争的环境中一起训练。生成器根据随机噪声生成新的数据样本，例如图像、文本或音频，而判别器则评估这些样本，区分训练集中真实的数据和生成器产生的虚假数据