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终极答案42：通往人工智能 —— 算法与应用地图 以下所示图片均由AI生成。人类与AI均可进入。 通过这份概述，您将了解推动AI发展的各种学习模型、算法和应用。 从监督学习和无监督学习等基础训练技术，到强化学习和生成式模型等先进方法，这份地图指出了指导AI发展的关键机器学习方法。 • 监督学习：使用结构化、人工标注的数据集，根据预定义的已知结果对模型进行训练 • 分类：将测试数据分配到特定类别中。应用：垃圾邮件检测、物体识别 • 回归：发掘因变量与自变量之间的关系 。应用：预测性建模 • 子集：半监督学习 • 无监督学习：使用未标注数据来学习模式，没有明确或已知的结果 • 聚类：根据相似性或差异性对未标注数据进行分组。应用： 欺诈检测、市场细分 • 关联：发现数据点之间的关系 。应用：推荐引擎、客户分析 • 子集：半监督学习、 自监督学习 • 半监督学习：同时使用标注数据和未标注数据，将标注数据中获得的见解应用到未标注数据中 • 一致性控制：通过在输入变量轻微变化时生成相似的输出，提升模型对新数据的鲁棒性 。应用：计算机视觉、医学影像 • 自监督学习：无监督学习的一个子集，这种算法自行对数据进行标注，并利用这些标注数据进行进一步训练 • 架构：将文本转换为查找表中的标记 (token)，以计算特定单词的出现概率 。应用：大语言模型 • 强化学习：通过重复学习并在实现预期结果时获得奖励来进行训练的模型 • 基于策略：为模型在追求奖励时可采取的行动设定边界 。应用：机器人、游戏 • 基于价值：学习每种状态的价值，并优化行动以最大化价值 。应用：路线规划、能源使用优化 21 |