關于人工智能的關鍵技術
方法/步驟1在算法層，主要是機器學習，包括深度學習，遷移學習 ， 對抗學習 ， 強化學習和傳統(tǒng)機器學習 。
2基礎設施層面，重點關注算法框架，例如Tensorflow、PyTorch、Caffe、Mxnet等 。
3GPU具有并行結構，在處理圖形數據和復雜算法方面擁有比CPU更高的效率，深度學習模型訓練速度主要受GPU設備限制 。
4【關于人工智能的關鍵技術】機器學習的基本算法 ， 利用歷史數據，訓練出相關的模型 ， 通過模型指導對新的數據的預測 。
5機器學習中預處理步驟是不可或缺的一部分，模型調參是調節(jié)對建模結果產生影響的因素 。
6有監(jiān)督學習的重要特征，是數據必須給定明確的標簽，涉及分類、回歸和排序等算法 。
7無監(jiān)督學習是沒有標簽的 ， 相關的包括密度預測、異常預測 ， 以及社區(qū)劃分 ， 都是此類 。
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