🟢 AI 常用名词解释

AGI: 通用人工智能

机器学习（Machine Learning）：一种让计算机通过数据学习和改进性能的方法。它利用统计和算法来让计算机自动从数据中学习，并根据学习到的知识进行预测或决策。
深度学习（Deep Learning）：一种机器学习的分支，通过构建深层神经网络模型来学习和表示数据的复杂特征。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：研究计算机如何理解处理人类语言的领域。涉及文本分析、语义理解、机器翻译、情感分析等技术。
计算机视觉（Computer Vision）：研究如何使计算机能够理解和解释图像和视频的领域。计算机视觉应用于图像分类、目标检测、人脸识别等任务。
强化学习（Reinforcement Learning）：一种机器学习的范式，通过与环境的交互学习来做出决策。强化学习的目标是通过最大化累积奖励来找到最优策略。
数据挖掘（Data Mining）：从大量数据中发现模式、关联和趋势的过程。数据挖掘涉及数据预处理、特征提取、模型构建等技术，用于从数据中提取有价值的信息。
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）：一种深度学习模型，由生成器和判别器两个网络组成。生成器试图生成逼真的数据样本，而判别器则试图区分真实样本和生成样本，两者通过对抗训练相互提升。
自动驾驶（Autonomous Driving）：利用人工智能和传感技术使汽车能够在无人驾驶的情况下自主行驶的技术。自动驾驶技术包括感知、决策和控制等方面。
语音识别（Speech Recognition）：将语音信号转化为文本的技术。语音识别被应用于语音助手、语音翻译、语音控制等领域。
推荐系统（Recommendation System）：根据用户的兴趣和行为，为其推荐个性化的产品、服务或内容的系统。推荐系统利用机器学习和数据分析技术，通过挖掘用户行为模式和物品特性来实现个性化推荐。
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