计算机视觉远非不成功。事实上，它已经取得了重大突破，并广泛应用于医疗保健、汽车、零售和娱乐等行业。面部识别，对象检测和图像分割等技术已成为主流，可实现自动驾驶汽车，医疗诊断和增强现实等应用。然而，计算机视觉确实面临挑战。它经常在光线不足、遮挡或设置不熟悉的环境中挣扎，这可能会限制其准确性和可靠性。此外，道德问题，如数据集中的偏见和隐私问题，仍然是审查的领域。尽管并非没有其局限性，但在机器学习，硬件和数据收集方法的进步的推动下，计算机视觉领域仍在不断发展。它的成功远远超过了挑战，使其成为现代人工智能和技术解决方案的重要组成部分。
计算机视觉是机器学习的一部分吗？
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“视觉-语言模型（VLM）的未来发展引发了几项重要的伦理考虑，开发人员需要牢记其中。一大主要关注点是这些模型可能存在的偏见，这些偏见可能源于用于训练它们的数据。如果训练数据集不够多样化和代表性，模型可能会反映出刻板印象或偏见的观点。例如，如
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我们为什么在机器学习中需要神经网络？
语音识别是一种允许计算机解释和处理人类语音的技术。它的工作原理是将口语转换为文本，使用户能够使用语音命令与设备进行交互。核心过程涉及几个重要阶段: 捕获音频，对其进行处理，然后将其转换为机器可以理解的文本格式。在此过程中，算法分析语音中的声