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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哪些行业最受益于自动机器学习（AutoML）？
“自动机器学习（AutoML）主要惠及依赖数据分析和预测建模的行业。金融、医疗保健和零售等行业的企业可以利用AutoML来简化模型构建过程，减少对广泛的机器学习专业知识的需求，并增强决策能力。通过自动化机器学习流程中的各个阶段，包括数据预处
在图像数据增强中，缩放的角色是什么？
“缩放是在图像数据增强中一种重要的技术，它通过调整图像的大小来创造数据集中的变化。这种调整有助于增强模型的泛化能力，使其能够识别不同尺度的对象。例如，如果一个模型仅在特定距离拍摄的猫的图像上进行训练，它可能会在识别从不同角度或不同距离拍摄的
高风险人工智能应用中可解释性的意义是什么？
可解释人工智能（XAI）技术在需要透明和可理解决策过程的行业中尤其有益。关键领域包括医疗保健、金融和法律服务。在这些领域，利益关系重大，监管合规和伦理标准要求人工智能决策能够轻松地向最终用户和利益相关者进行解释。通过采用XAI，这些行业的组