机器学习 🔍
- 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch、Keras 等工具为模型开发提供强大支持
- 模型优化工具：如 AutoML 可自动化完成超参数调优与特征工程
- 📊 数据可视化：Matplotlib、Seaborn 等帮助直观分析训练结果
自然语言处理 📖
- 文本生成：BERT、GPT 系列模型在问答系统与摘要生成中表现优异
- 情感分析：利用预训练模型快速判断文本情绪倾向
- 🗣️ 多语言支持：Marian-NMT 等工具实现跨语言文本翻译
计算机视觉 📷
- 图像分类：ResNet、EfficientNet 等模型准确率持续突破
- 目标检测：YOLO 和 Faster R-CNN 在实时场景中广泛应用
- 🧠 图像生成：GAN 技术可创作逼真图像，如 StyleGAN
语音识别 🎧
- 端到端模型：如 DeepSpeech 实现语音到文本的直接转换
- 语音增强：通过滤波与降噪技术提升识别准确性
- 🗣️ 多语言支持：支持中文、英文等多语种的语音处理框架
推荐系统 🎯
- 协同过滤：基于用户行为数据挖掘潜在兴趣
- 深度学习推荐：如 Wide & Deep 模型融合表征学习与规则方法
- 📈 实时推荐：利用流数据处理技术实现毫秒级响应
延伸学习：[探索AI技术趋势](/zh/ai-trends)