人工智能教程：模型概述 🤖

什么是AI模型？

AI模型是通过大量数据训练得到的数学算法，用于执行特定任务。它们可以是简单的线性回归，也可以是复杂的深度神经网络，是机器学习和人工智能技术的核心。

主流模型分类

1. 神经网络模型

   • 包括全连接网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等
   - 适用领域：图像识别、自然语言处理、时间序列预测

2. 自然语言处理模型

   • 如BERT、GPT系列，用于文本理解和生成
   - 可扩展阅读：[深入解析Transformer架构](/ai_tutorial/transformer)

3. 计算机视觉模型

   • 含YOLO、ResNet等，专注于图像和视频分析
   - 实战案例：[目标检测入门](/ai_tutorial/object_detection)

4. 强化学习模型

   • 通过试错机制优化决策，如AlphaGo
   - 相关教程：[强化学习基础](/ai_tutorial/reinforcement_learning)

模型选择指南

• 简单任务：线性回归、决策树
• 复杂模式识别：深度神经网络（DNN）
• 文本处理：Transformer家族模型
• 动态决策：强化学习框架

模型训练流程

1. 数据准备 📁
2. 模型设计 🧠
3. 训练优化 🔄
4. 评估部署 🚀

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