AI算法分类指南 📚

AI算法主要可分为以下几类，每类均有其独特的应用场景和技术特点：

1. 机器学习 (Machine Learning)

• 通过数据训练模型，实现预测与决策
• 常见子类：监督学习、无监督学习、强化学习

[了解更多机器学习原理](/AI_algorithm_overview)

2. 深度学习 (Deep Learning)

• 基于神经网络的复杂模式识别
• 典型应用：图像识别、语音处理、自然语言理解

[探索深度学习模型](/AI_algorithm_tutorial)

3. 自然语言处理 (NLP)

• 使机器理解、生成人类语言
• 技术包括：词向量、语言模型、对话系统

4. 计算机视觉 (Computer Vision)

• 解析和理解视觉信息
• 应用场景：目标检测、图像分割、视频分析

5. 强化学习 (Reinforcement Learning)

• 通过试错优化决策策略
• 典型案例：游戏AI、机器人控制

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