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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异常检测如何处理混合数据类型？
异常检测可以通过几种策略有效处理混合数据类型，以适应数值数据和分类数据。混合数据类型通常出现在现实世界的数据集中，例如，同时存在连续变量（如温度）和分类变量（如状态标签，如“正常”、“警告”、“危急”）。为了解决这一多样性，异常检测技术采用
竞争性多智能体系统是什么？
竞争多智能体系统（CMAS）是多个自主智能体在各自目标上进行操作的环境，这些目标往往彼此对立。这些智能体可以是软件程序或物理实体，它们基于自身目标和与其他智能体的互动来做出决策。这些系统的竞争性质意味着每个智能体都试图优化其表现，同时可能减
神经网络中的微调是什么？
ONNX (开放神经网络交换) 是一种与开源框架无关的格式，旨在实现不同机器学习框架之间的模型交换。它允许模型在一个框架 (如PyTorch或TensorFlow) 中训练，然后导出到另一个框架进行推理或进一步优化。
ONNX简化了跨各种