在人工智能领域，优化技术是提高算法性能、提升模型效果的关键手段。以下是一些常用的AI优化技术：
1. 梯度下降法（Gradient Descent）
梯度下降法是机器学习中一种优化算法，用于寻找函数最小值。它通过计算目标函数的梯度，并沿着梯度方向更新参数，逐步逼近最优解。
2. 梯度提升机（Gradient Boosting）
梯度提升机是一种集成学习方法，通过构建一系列的弱学习器，最终合并成一个强学习器。它能够有效提高模型的准确率。
3. 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）
随机梯度下降是一种基于梯度下降法的优化算法，它通过随机选择训练样本进行梯度计算，从而加快收敛速度。
4. Adagrad
Adagrad是一种自适应学习率的优化算法，它通过为每个参数分配不同的学习率，以适应不同参数的更新需求。
5. RMSprop
RMSprop是一种基于Adagrad的优化算法，它通过引入梯度平方的移动平均来改进Adagrad的学习率调整策略。
6. Adam
Adam是一种结合了动量和自适应学习率的优化算法，它适用于大多数优化问题。
7. 贝叶斯优化
贝叶斯优化是一种基于概率的优化方法，通过构建目标函数的概率模型，并在模型指导下选择下一组参数进行实验。
扩展阅读
更多关于AI优化技术的信息，可以参考以下链接：
优化算法图解