机器学习不仅仅是调整算法，尽管超参数优化是这个过程的一个重要方面。机器学习的核心是通过使模型能够从数据中学习模式来解决问题。这包括多个阶段，例如数据收集、预处理、特征工程、模型选择、训练、评估和部署。调整算法，例如调整学习率或正则化参数，可以提高模型性能，但这只是管道的一部分。数据的质量和特征的相关性通常比算法调整对机器学习项目的成功有更大的影响。此外，诸如理解问题域，设计实验以及确保模型可解释性和公平性等任务同样至关重要。虽然调优算法在优化机器学习系统方面发挥着作用，但该领域涵盖了更广泛的活动范围，需要结合技术、分析和特定领域的专业知识。
深度学习是否正在取代图像处理/计算机视觉？
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分布式图数据库的一个例子是什么？
集中式和分散式数据库主要在数据的存储、管理和访问方式上有所不同。集中式数据库位于单一的中央服务器上，所有数据在此进行管理、更新和控制。这种架构允许流程的简化，因为只有一个管理点可以强制执行一致性和安全性。然而，这种设置可能会造成瓶颈或漏洞；
什么是人脸识别系统？
RAG (检索-增强代) 矢量数据库是支持检索-增强代工作流的专用数据库。RAG结合了检索系统和生成AI模型的优势，以产生上下文准确和丰富的响应。
数据库存储由AI模型生成的非结构化数据 (如文本、图像或音频) 的高维嵌入。在查询期间，系
开源如何支持创新？
开源通过促进协作、改善对技术的访问和鼓励实验来支持创新。当开发者开放分享他们的代码和资源时，这使得其他人可以在不受专有软件限制的情况下在他们的工作基础上进行构建。这样的协作环境带来了多元的视角和思想，从而激发新的创新和对现有技术的改进。