AI 模型教程

AI 模型是人工智能的核心组成部分，本文将为您介绍一些常见的 AI 模型及其应用。

常见 AI 模型

1. 神经网络

神经网络是一种模仿人脑结构的计算模型，它由大量的神经元相互连接而成。常见的神经网络有：

• 卷积神经网络（CNN）：擅长处理图像数据。
• 循环神经网络（RNN）：擅长处理序列数据，如时间序列、文本等。
• 长短期记忆网络（LSTM）：RNN 的一种，可以学习长期依赖关系。

2. 支持向量机（SVM）

支持向量机是一种二分类模型，通过找到最佳的超平面来将不同类别的数据分开。

3. 决策树

决策树是一种基于特征的树形结构，它通过一系列特征来判断数据的类别。

应用场景

AI 模型在各个领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：

• 图像识别：例如，人脸识别、物体检测等。
• 自然语言处理：例如，机器翻译、情感分析等。
• 推荐系统：例如，电影推荐、商品推荐等。

扩展阅读

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• 深度学习基础

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