人工智能与计算机视觉术语表 |Ultralytics

偏差-方差权衡

掌握机器学习中的偏差-方差权衡。学习平衡准确性和泛化的技术，以获得最佳模型性能！

探索大数据在人工智能/移动学习中的力量！了解海量数据集如何促进机器学习、处理工具和实际应用。

了解边界框如何实现物体检测、人工智能和机器学习系统。探索边界框在计算机视觉应用中的作用！

了解 OpenAI 的 CLIP 如何通过零镜头学习、图像-文本配准和计算机视觉中的实际应用来革新人工智能。

探索CPU 在人工智能和机器学习中的重要作用。了解 CPU 在数据准备、推理中的应用，以及与 GPU/TPU 的比较。

探索回调在机器学习中的重要作用--这些工具可监测、控制和自动进行模型训练，从而提高准确性、灵活性和效率。

探索胶囊网络（CapsNets）：一种开创性的神经网络架构，擅长空间层次和特征关系。

CatBoost 是一个强大的梯度提升库，在分类数据处理和实际应用中表现出色。

通过思维链提示提高人工智能推理能力！提高复杂、多步骤任务的准确性、透明度和上下文保持率。