人工智能（AI）技术近年来发展迅速，各种AI应用层出不穷。本教程将为您介绍几种常见的AI技术，并进行比较。
1. 机器学习 (Machine Learning)
机器学习是一种使计算机系统能够从数据中学习并做出决策或预测的技术。以下是一些常见的机器学习模型：
- 线性回归 (Linear Regression): 用于预测连续值。
- 逻辑回归 (Logistic Regression): 用于分类问题。
- 支持向量机 (Support Vector Machine, SVM): 用于分类和回归问题。
2. 深度学习 (Deep Learning)
深度学习是机器学习的一个子集，它使用类似于大脑的神经网络结构。以下是一些常见的深度学习模型：
- 卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN): 用于图像识别和分类。
- 循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN): 用于序列数据处理，如自然语言处理。
- 生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN): 用于生成数据，如图像和文本。
3. 对比
| 特点 | 机器学习 | 深度学习 |
|---|---|---|
| 模型复杂度 | 相对简单 | 复杂 |
| 数据需求 | 较少 | 较多 |
| 应用场景 | 通用 | 图像、语音、自然语言处理等 |
AI技术对比图
4. 本站链接
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