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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什么是人工智能中的生成性多模态模型？
"多模态人工智能通过结合来自多个来源的信息（特别是音频（声音）和视频（图像或运动））来处理视听数据。这种整合使得人工智能能够做出更明智的决策，并增强对数据周围上下文的理解。例如，在视频分析中，多模态人工智能可以利用听觉成分，如对话或音效，与
时间序列分析有哪些局限性？
描述性和预测性时间序列分析在理解和预测数据方面有不同的目的。描述性分析侧重于总结过去的数据，以确定模式、趋势和其他特征。它回答诸如 “发生了什么？” 或 “潜在模式是什么？” 之类的问题。例如，开发人员可能会分析网站流量数据，以确定高峰使用
小型企业使用SaaS的好处有哪些？
“软件即服务（SaaS）为小型企业提供了几个关键优势，使其成为技术娴熟的开发人员和技术专业人士的一个吸引选择。首先，SaaS 通常采用订阅模式，这意味着小型企业可以有效地管理预算，而无需在软件许可证或硬件上进行重大前期投资。这种订阅模式使企