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位其在图像中的位置等任务，从而实 现自动质量检查或异常检测等操作。 时间序列分析 时间序列分析在预测性维护和风险 评估等AI应用中发挥着至关重要的作 用。这类模型侧重于分析连续数据，如 工业设备的传感器读数或金融交易日 志，以识别模式、预测故障或评估风 险。对于任何利用过去行为预测未来 事件的应用而言，这一AI分支都至关重 要，它能够基于先前数据进行预测，或 在事件偏离预期模式时进行异常检 测。例如，在预测性维护中，基于历史 数据训练的AI模型可以预测机器何时 可能发生故障，从而实现在故障发生 前就开展维修，节约成本并减少停机 时间。虽然AI驱动的时间序列分析通 常依赖于能够自动学习复杂时间模式 的深度学习技术，但基于统计学原理 的传统ML方法也发挥着重要作用。 时间序列分析通常从初始数据预处 理开始，对数据进行清理和转换，这 对于传统方法和深度学习方法都是至 关重要的一步。这可能涉及对数值进 行归一化处理、以一致的时间间隔对 数据进行重新采样，或删除可能影响 结果的异常值。根据任务和可用数据 的不同，会选择不同的模型。对于较 简单的任务或数据稀缺的情况，统计 模型（如ARIMA）通常用于异常检测 或短期预测，因为它们能够高效地捕 捉线性关系。相比之下，深度学习模 型（如LSTM或GRU）则擅长识别较 长数据序列中复杂的非线性模式。 GRU的训练方式类似于CNN，各层 按顺序处理输入数据，以提取相关特 征。不过，这些模型包含一些特殊机 制，如记忆单元和门控结构，使它们能 够保留序列中较早点的信息并对其进 行优先排序，从而有效地"记住"随时 间推移的关键模式。这使得它们在捕 捉跨多个时间步长的依赖关系（如季 节性趋势或长期相关性）时尤为有效。 机器学习 ML也是许多AI应用的基础。与通常需 要大量数据集的深度学习不同，ML的 统计方法并不复杂，可以有效地处理 较小的结构化数据集，因此适合生物 医学研究或药物发现等更细分的领 域。ML涵盖一系列技术，从支持向 量机和随机森林等监督学习模型，到 K均值（k-means）聚类和主成分分 析等无监督方法。监督学习算法依靠 标注过的数据集来预测结果，可用 于生物标记物发现等应用，其中临床 因素可用于预测免疫疗法反应等。而 无监督学习则可以识别数据中隐藏 的模式或分组，例如根据购买行为对 客户进行聚类，而无需预先定义类 别。当计算效率和可解释性成为关键 要求时，这些方法就显得尤为重要。 ML使用数学算法从数据中提取模式， 并根据这些模式做出预测或决策。例 如，随机森林是一种流行的集合学习方 法，它结合了多种决策树来提高预测准 确性并减少过拟合，因而在欺诈检测 等任务中具有出色表现。大多数ML模 型的训练过程包括将数据分成训练集 和测试集，先在训练集上优化算法，然 后在模型没有见过的测试集上验证其 性能。与深度学习不同，这些方法通常 训练速度更快、所需计算资源更少，并 且可以深入发掘特征的重要性，因而 是许多商业和科学用例的灵活选择。 强化学习 RL是一种独特的AI方法，侧重于动态 环境中的决策制定。在这种方法中，智 能代理通过与周围环境交互，并接收 奖励或惩罚形式的反馈，来学习如何实 现特定目标。不同于依赖已标注数据 的监督学习，RL通过探索动作序列来 尽可能提高长期奖励，因而非常适合需 要自适应策略的应用。RL流程首先要 定义用于对问题领域建模的环境，并 指定状态、动作和奖励结构。智能代 理通过迭代试错进行训练，通常使用 Q学习或策略梯度方法等技术。在训 练过程中，智能代理与环境交互时会 收集数据，从而创建经验数据集，该数 据集通常存储在重放缓冲区中，以供 优化。智能代理的策略是一个将状态 映射到动作的函数，它会不断更新以 提高性能，也就是在探索新动作和利 用已知策略之间取得平衡。这种方法 使RL能够在预测性维护或药物发现等 任务中表现出色，在这些任务中，智能 代理可以学习最合适的维修计划，或 者优化分子设计。机器人、游戏和自主 系统等领域也非常倚重这一AI分支。 7 |