机器学习是人工智能的一个重要分支，它使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测，而不是被明确编程执行任务。
机器学习的基本概念
- 监督学习：从标记的数据集中学习，目标是预测未知数据的标签。
- 无监督学习：从未标记的数据集中学习，目标是发现数据中的模式或结构。
- 半监督学习：结合了监督学习和无监督学习，使用少量标记数据和大量未标记数据。
机器学习的关键步骤
- 数据收集：收集用于训练模型的数据。
- 数据预处理：清洗、转换和规范化数据。
- 特征选择：选择对模型性能最有影响的数据特征。
- 模型训练：使用训练数据训练模型。
- 模型评估：使用测试数据评估模型性能。
- 模型部署：将模型部署到生产环境中。
图像识别
图像识别是机器学习的一个应用领域，它使计算机能够识别和理解图像中的内容。
图像识别的挑战
- 复杂背景：图像中可能包含多个对象和复杂的背景。
- 光照变化：不同的光照条件可能影响图像的识别。
- 遮挡：对象可能被部分遮挡。
Image Recognition
扩展阅读
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