AI领域专业术语(一)
- 人工智能(AI): 一种能够执行智能任务的计算机系统或程序。
- 监督学习(Supervised learning):训练模型时提供输入数据和输出结果，以便模型能够进行预测和分类。
- 非监督学习(Unsupervised learning):训练模型时只提供输入数据，模型需要自己发现数据的结构和模式。
- 机器学习(ML):从数据中自动提取模式的一种方法，用于训练计算机模型，以便能够进行预测和决策。
- 深度学习(DL):一种机器学习方法，它利用深层神经网络来执行复杂的学习任务。
- 神经网络(NN):一种模仿人类大脑神经元组织的计算模型。
- 自然语言处理(NLP):计算机对自然语言的处理，包括语音识别、自然语言理解和生成等任务。
- 计算机视觉(CV):计算机对图像和视频的处理，包括对象检测、图像分割、场景理解等任务。
- 偏差-方差权衡(Bias-variance tradeoff):在机器学习中，通过控制模型的偏差和方差来实现
- 过拟合(Overfitting):机器学习模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现不佳的情况。
- 欠拟合(Underfitting):机器学习模型无法捕捉到数据中的模式和关系的情况。
- 正则化(Regularization):一种方法，用于减少模型过度拟合的程度。
- 数据挖掘(DM):从大量数据中提取知识和信息的过程。
- 数据科学(DS):使用数学、统计学和计算机科学等工具来分析和解决现实世界中的数据问题。
- 数据预处理(Data preprocessing):在进行机器学习或数据挖掘之前，对原始数据进行处理，包括数据清洗、特征选择等。
- 特征提取(Feature extraction):从原始数据中提取有意义的特征。
- 特征选择(Feature selection):选择最相关的特征以提高模型的准确性和泛化能力。
- 数据集(Dataset):一组用于训练和测试机器学习模型的数据。
- 强化学习(Reinforcement learning):一种通过试错学习的机器学习方法，它基于奖励和惩罚来指导模型的行为。
- 模型评估(Model evaluation):评估机器学习模型的性能，以便决定是否需要进行调整或改进。
- 模型选择(Model selection):在多个机器学习模型中选择最合适的模型以解决特定的问题。
- 卷积神经网络(Convolutional neural network):一种用于图像和视频处理的神经网络模型
- 循环神经网络(Recurrent neural network):一种用于序列数据处理的神经网络模型。
- Dropout:在深度学习中，随机地将一些神经元从神经网络中删除，以避免过度拟合的方法。
- 梯度下降(Gradient descent):优化算法，用于调整模型参数以最小化损失函数。
- 损失函数(Loss function):用于衡量机器学习模型预测结果与真实结果之间的差异。
- 学习率(Learning rate):控制梯度下降算法中参数调整的速度。
- 批量梯度下降(Batch gradient descent)：一种梯度下降方法，它在每个训练步骤中使用全部训练集。
- 生成对抗网络(Generative adversarial network):一种由两个神经网络组成的模型，一个生成器和一个判别器，用于生成逼真的假数据。
- 支持向量机(Support vector machine):一种用于分类和回归的机器学习模型。
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