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【AI学习】AI科普:专有名词介绍


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写在开头

现在您看到的是我的结论或想法但在这背后凝结了大量的思考、经验和讨论


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目录


1.AI序言

1956年被正式提出,旨在让计算机系统去模拟人类的智能,从而解决问题和完成任务

AIGC — AI生成内容
Generative AI —生成式AI
算法—输入和输出之间的映射关系

一张图解释AI专有名词之间的关系,具体如图1所示:

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图1 AI专有名词框架


2.机器学习解释

机器学习是AI的一个子集,它的核心在于不需要人类做显示编程,而是让计算机通过算法自行学习和改进识别模式作出预测和决策


3.监督学习解释

监督学习算法会接受有标签(期望的输出值)的训练数据
常见的有:分类、回归
举个例子:

  1. 给计算机很多猫和很多狗的图片,和照片对应的"猫""狗"标签进行训练,让模型根据没有见过的照片进行预测是猫还是狗。这就属于分类。
  2. 拿一些房子特征的数据和相应的房价作为标签进行训练,然后让模型根据没见过房子的特征预测房价。这就属于回归。

4.无监督学习解释

无监督学习是学习的数据是没有标签的,算法的任务是自主发现数据里的模式和规律
常见的为:聚类
举个例子:

  1. 来一堆新闻文章,让模型根据主题或内容的特征自动把相似文章进行组织。

5.强化学习解释

强化学习是让模型在环境里采取行动,获得结果反馈,即在反馈中学习,从而在给定情况下采取最佳行动来最大化奖励或最小化损失

强化学习流程图,如图2所示:
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图2 强化学习流程图


6.深度学习解释

深度学习是机器学习中的一个方法,核心在于使用人工智能神经网络,模拟人脑处理信息的方式,通过层次化的方法,提取和表示数据的特征

深度学习流程图,如图3所示:
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图3 深度学习流程图


7.生成式AI解释

生成式AI是深度学习的一种应用,它可以利用神经网络来识别现有内容的模式和结构,学习生成新的内容


8.大语言模型解释

大语言模型是深度学习的一种应用,专门用于进行自然语言处理任务,且训练过程中数据量特别大。

好的,到此为止啦,祝您变得更强
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7.想说的话

实不相瞒,写的每篇博客都要写五六个小时(加上自己学习和纸质笔记,共八九小时吧),很累希望大佬支持

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道阻且长 行则将至个人主页:在线OJ的阿川大佬的支持和鼓励,将是我成长路上最大的动力 在这里插入图片描述


本文转载自: https://blog.csdn.net/2301_81874719/article/details/142098123
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