【人工智能】AI领域专业术语

• 1　人工智能（AI）：一种能够执行智能任务的计算机系统或程序。
• 2　机器学习（ML）：从数据中自动提取模式的一种方法，用于训练计算机模型，以便能够进行预测和决策。
• 3　深度学习（DL）：一种机器学习方法，它利用深层神经网络来执行复杂的学习任务。
• 4　神经网络（NN）：一种模仿人类大脑神经元组织的计算模型。
• 5　自然语言处理（NLP）：计算机对自然语言的处理，包括语音识别、自然语言理解和生成等任务。
• 6　计算机视觉（CV）：计算机对图像和视频的处理，包括对象检测、图像分割、场景理解等任务。
• 7 数据挖掘（DM）：从大量数据中提取知识和信息的过程。
• 8　数据科学（DS）：使用数学、统计学和计算机科学等工具来分析和解决现实世界中的数据问题。
• 9　数据预处理（Data preprocessing）：在进行机器学习或数据挖掘之前，对原始数据进行处理，包括数据清洗、特征选择等。
• 10　特征提取（Feature extraction）：从原始数据中提取有意义的特征。
• 11　特征选择（Feature selection）：选择最相关的特征以提高模型的准确性和泛化能力。
• 12　数据集（Dataset）：一组用于训练和测试机器学习模型的数据。
• 13　监督学习（Supervised learning）：训练模型时提供输入数据和输出结果，以便模型能够进行预测和分类。
• 14　非监督学习（Unsupervised learning）：训练模型时只提供输入数据，模型需要自己发现数据的结构和模式。
• 15　强化学习（Reinforcement learning）：一种通过试错学习的机器学习方法，它基于奖励和惩罚来指导模型的行为。
• 16　模型评估（Model evaluation）：评估机器学习模型的性能，以便决定是否需要进行调整或改进。
• 17　模型选择（Model selection）：在多个机器学习模型中选择最合适的模型以解决特定的问题。
• 18　偏差-方差权衡（Bias-variance tradeoff）：在机器学习中，通过控制模型的偏差和方差来实现
• 19　过拟合（Overfitting）：机器学习模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现不佳的情况。
• 20　欠拟合（Underfitting）：机器学习模型无法捕捉到数据中的模式和关系的情况。
• 21　正则化（Regularization）：一种方法，用于减少模型过度拟合的程度。
• 22　Dropout：在深度学习中，随机地将一些神经元从神经网络中删除，以避免过度拟合的方法。
• 23　梯度下降（Gradient descent）：优化算法，用于调整模型参数以最小化损失函数。
• 24　损失函数（Loss function）：用于衡量机器学习模型预测结果与真实结果之间的差异。
• 25　学习率（Learning rate）：控制梯度下降算法中参数调整的速度。
• 26　批量梯度下降（Batch gradient descent）：一种梯度下降方法，它在每个训练步骤中使用全部训练集。
• 27　随机梯度下降（Stochastic gradient descent）：一种梯度下降方法，它在每个训练步骤中仅使用一个样本。
• 28　小批量梯度下降（Mini-batch gradient descent）：一种梯度下降方法，它在每个训练步骤中使用一小批量的样本。
• 29　卷积神经网络（Convolutional neural network）：一种用于图像和视频处理的神经网络模型。
• 30　循环神经网络（Recurrent neural network）：一种用于序列数据处理的神经网络模型。
• 31　长短期记忆（Long short-term memory）：一种循环神经网络的变体，用于处理长序列数据。
• 32　自编码器（Autoencoder）：一种无监督学习模型，用于学习数据的低维表示。
• 33　生成对抗网络（Generative adversarial network）：一种由两个神经网络组成的模型，一个生成器和一个判别器，用于生成逼真的假数据。
• 34　支持向量机（Support vector machine）：一种用于分类和回归的机器学习模型。
• 35　随机森林（Random forest）：一种用于分类和回归的集成学习模型。
• 36　K最近邻算法（K-nearest neighbor）：一种用于分类和回归的非参数算法。
• 37　贝叶斯网络（Bayesian network）：一种基于贝叶斯定理的概率图模型。
• 38　马尔可夫链（Markov chain）：一种用于建模状态转移过程的随机过程。
• 39　马尔可夫决策过程（Markov decision process）：一种用于建模决策过程的马尔可夫链。
• 40　Q学习（Q-learning）：一种无模型的强化学习算法，用于学习最优策略。
• 41　深度强化学习（Deep reinforcement learning）：一种强化学习方法，使用深度神经网络来学习最优策略。
• 42　策略梯度（Policy gradient）：一种强化学习算法，用于直接优化策略函数。
• 43　AlphaGo：由Google DeepMind开发的人工智能计算机程序，用于下围棋。
• 44　AlphaZero：由Google DeepMind开发的人工智能计算机程序，能够在没有任何人类知识指导的情况下学会玩国际象棋、围棋和日本将棋等游戏。
• 45　神经语言模型（Neural language model）：一种用于自然语言处理的神经网络模型。
• 46　词向量（Word embedding）：一种将单词映射到实数向量的技术，用于自然语言处理任务。
• 47　序列到序列模型（Sequence-to-sequence model）：一种用于序列到序列的自然语言处理任务的神经网络模型。
• 48　反向传播（Backpropagation）：一种用于计算神经网络中参数梯度的算法。
• 49　优化器（Optimizer）：一种用于调整神经网络参数以最小化损失函数的算法。
• 50　AdaGrad：一种梯度下降算法，用于自适应地调整每个参数的学习率。
• 51　RMSProp：一种梯度下降算法，用于自适应地调整每个参数的学习率。
• 52　Adam：一种梯度下降算法，结合了AdaGrad和RMSProp的优点。
• 53　异常检测（Anomaly detection）：一种用于检测异常数据的技术。
• 54　主成分分析（Principal component analysis）：一种用于降维的无监督学习方法。
• 55　聚类（Clustering）：一种将数据分组为相似类别的无监督学习方法。
• 56　交叉验证（Cross-validation）：一种用于评估机器学习模型性能的技术。
• 57　超参数调整（Hyperparameter tuning）：一种通过调整模型超参数来提高模型性能的技术。
• 58　特征工程（Feature engineering）：一种将原始数据转换为有意义的特
• 59　对抗样本（Adversarial examples）：一种人工制造的输入数据，目的是欺骗机器学习模型。
• 60　对抗训练（Adversarial training）：一种训练机器学习模型以抵御对抗样本的方法。
• 61　GAN（Generative Adversarial Network）：一种无监督学习方法，用于生成与训练数据相似的新数据。
• 62　CGAN（Conditional GAN）：一种生成对抗网络，根据给定的条件生成新的数据。
• 63　VAE（Variational Autoencoder）：一种自编码器，使用概率编码和解码，生成可控制的新数据。
• 64　可解释性机器学习（Explainable machine learning）：一种机器学习方法，可以解释模型的决策过程和预测结果。
• 65　机器学习管道（Machine learning pipeline）：一种处理原始数据并构建模型的自动化流程。
• 66　神经网络架构搜索（Neural architecture search）：一种自动寻找神经网络架构的技术。
• 67　神经元（Neuron）：神经网络中的基本单位，接收输入并生成输出。
• 68　激活函数（Activation function）：神经网络中的一种函数，用于在神经元之间传递信息。
• 69　卷积神经网络（Convolutional neural network）：一种特殊类型的神经网络，用于处理图像和视频数据。
• 70　循环神经网络（Recurrent neural network）：一种特殊类型的神经网络，可以处理序列数据。
• 71　LSTM（Long short-term memory）：一种循环神经网络架构，可以有效地处理长序列数据。
• 72　GRU（Gated recurrent unit）：一种循环神经网络架构，比LSTM更简单且计算成本更低。
• 73　自注意力机制（Self-attention mechanism）：一种用于处理序列数据的注意力机制。
• 74　语义分割（Semantic segmentation）：一种将图像分割成语义区域的计算机视觉任务。
• 75　实例分割（Instance segmentation）：一种将图像中的不同实例分割成不同区域的计算机视觉任务。
• 76　目标检测（Object detection）：一种在图像或视频中识别和定位多个物体的计算机视觉任务。
• 77　单阶段目标检测（One-stage object detection）：一种用于目标检测的神经网络架构，不需要先预测物体的位置和大小。
• 78　两阶段目标检测（Two-stage object detection）：一种用于目标检测的神经网络架构，需要先预测物体的位置和大小，然后进行分类。
• 79　数据增强（Data augmentation）：通过对训练数据进行旋转、平移、缩放等变换，扩充训练数据集的大小，从而提高模型的泛化能力。
• 80　梯度下降（Gradient descent）：一种优化算法，用于调整神经网络中的权重，使得损失函数最小化。
• 81　随机梯度下降（Stochastic gradient descent）：一种梯度下降的变体，每次更新权重时使用随机的小批量样本。
• 82　批量归一化（Batch normalization）：一种神经网络层的技术，可以加速模型的训练和提高模型的泛化能力。
• 83　参数初始化（Parameter initialization）：在神经网络训练之前初始化权重和偏差的过程。
• 84　正则化（Regularization）：一种防止过拟合的技术，包括L1、L2正则化、Dropout等。
• 85　超参数（Hyperparameter）：在训练模型之前需要手动设置的参数，例如学习率、正则化强度等。
• 86　网格搜索（Grid search）：一种调节超参数的方法，遍历给定的超参数空间，找到最佳的超参数组合。
• 87　随机搜索（Random search）：一种调节超参数的方法，随机选择超参数组合进行训练，找到最佳的超参数组合。
• 88　模型微调（Fine-tuning）：在一个预训练模型的基础上，使用新的数据集重新训练模型的过程。
• 89　迁移学习（Transfer learning）：利用一个训练好的模型的参数来初始化另一个模型，以解决新的任务。
• 90　多任务学习（Multi-task learning）：在一个神经网络中训练多个相关任务的技术。
• 91　强化学习（Reinforcement learning）：一种通过智能体与环境的交互学习最优策略的机器学习方法。
• 92　奖赏（Reward）：在强化学习中，智能体从环境中接收到的信号，用于评估其行为的好坏。
• 93　策略（Policy）：在强化学习中，智能体采取的动作的规则。
• 94　Q-learning：一种基于动作值函数的强化学习算法，可以学习最优的行为策略。
• 95　Actor-Critic：一种使用值函数和策略函数的强化学习算法。
• 96　强化学习环境（Reinforcement learning environment）：用于训练强化学习算法的模拟环境。
• 97　无监督学习（Unsupervised learning）：一种机器学习的范畴，不需要标注数据作为输入，算法能够自己发现数据中的结构。
• 98　自监督学习（Self-supervised learning）：一种利用数据本身内在结构进行监督的无监督学习方法。
• 99　对抗生成网络（Generative Adversarial Network，GAN）：一种无监督学习的神经网络，通过训练一个生成器和一个鉴别器来生成逼真的假数据。
• 100　长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）：一种循环神经网络，能够有效地处理序列数据，具有记忆单元和遗忘门等特性。