AI模型是人工智能的核心组成部分，它们负责从数据中学习并做出决策。在本教程中，我们将探讨一些常见的AI模型及其应用。
常见AI模型
监督学习模型
- 线性回归：用于预测连续值。
- 逻辑回归：用于分类问题。
- 支持向量机（SVM）：适用于分类和回归问题。
无监督学习模型
- 聚类：将相似的数据点分组。
- 降维：减少数据维度，例如PCA。
强化学习模型
- Q学习：通过奖励和惩罚来学习最佳策略。
- 深度Q网络（DQN）：结合深度学习和Q学习。
模型应用
AI模型在各个领域都有广泛应用，例如：
- 医疗诊断：使用深度学习模型进行疾病检测。
- 金融：使用机器学习模型进行风险评估。
- 自动驾驶：使用强化学习模型进行车辆控制。
AI模型应用
学习资源
想要深入了解AI模型？可以访问我们的AI基础教程。