嵌入表示（Embedding Representations）是將實(shí)體（如單詞、圖像或用戶）映射到連續(xù)的向量空間的過(guò)程，這些向量捕捉實(shí)體的內(nèi)在屬性和相互關(guān)系。在自然語(yǔ)言處理...

LSTM，全稱為L(zhǎng)ong Short-Term Memory，中文為“長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)”，由Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber在1997年提出，是一種能夠記住長(zhǎng)期信息并用于未來(lái)計(jì)算...

聊天機(jī)器人（Chatbot）是模擬人類對(duì)話的計(jì)算機(jī)程序，通過(guò)自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)理解用戶輸入并提供自動(dòng)回復(fù)。廣泛應(yīng)用于客戶服務(wù)、在線互動(dòng)和信息服務(wù)，能2...

機(jī)器人學(xué)（Robotics）是一門跨學(xué)科領(lǐng)域，結(jié)合了工程學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和設(shè)計(jì)，旨在開發(fā)、制造和應(yīng)用機(jī)器人。這些智能機(jī)器可以執(zhí)行各種任務(wù)，包括但不限于自動(dòng)化...

人工智能（Artificial Intelligence）是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，是模擬和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用的學(xué)科。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等技術(shù)，計(jì)...

決策樹通過(guò)遞歸選擇最能區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)的屬性來(lái)構(gòu)建樹狀模型，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)屬性測(cè)試，每個(gè)分支代表測(cè)試結(jié)果，葉節(jié)點(diǎn)代表決策輸出。它利用信息增益、增益率或基...

半監(jiān)督學(xué)習(xí)（Semi-Supervised Learning）是一種機(jī)器學(xué)習(xí)范式，它結(jié)合了少量標(biāo)記數(shù)據(jù)和大量未標(biāo)記數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練模型。這種方法特別適用于標(biāo)記數(shù)據(jù)獲取成本高昂或...

計(jì)算機(jī)視覺(Computer Vision)是人工智能的一個(gè)關(guān)鍵分支，專注于使機(jī)器能夠像人類一樣解釋和理解視覺信息。它涉及圖像和視頻的獲取、處理、分析以及從這些數(shù)據(jù)...

隨機(jī)森林（Random Forest）是一種集成學(xué)習(xí)算法，由多個(gè)決策樹構(gòu)成，通過(guò)投票機(jī)制或平均預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)提高模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。它采用隨機(jī)抽樣的方式選擇數(shù)據(jù)和...

反向傳播（Backpropagation）是一種用于訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。通過(guò)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)誤差相對(duì)于網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的梯度，利用梯度下降法對(duì)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重進(jìn)行調(diào)整，以最小...

梯度下降（Gradient Descent）是一種優(yōu)化算法，用于通過(guò)迭代過(guò)程最小化損失函數(shù)，尋找模型參數(shù)的最佳值。算法從初始參數(shù)開始，計(jì)算損失函數(shù)梯度，然后沿梯度...

監(jiān)督學(xué)習(xí)(Supervised Learning)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，通過(guò)使用帶有標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練算法，使其能夠?qū)π碌臄?shù)據(jù)進(jìn)行分類或預(yù)測(cè)。它包括分類和回歸任務(wù)，利用...