机器学习基础概念
机器学习是人工智能的核心领域，通过算法使计算机从数据中学习规律并做出预测或决策。主要分为监督学习、无监督学习和强化学习三大类。
监督学习通过标注数据训练模型，常见算法包括线性回归、决策树和支持向量机（SVM）。无监督学习处理无标注数据，典型方法有聚类（如K-means）和降维（如PCA）。强化学习通过环境反馈优化策略，代表性算法包括Q-learning和深度强化学习（DRL）。
深度学习框架
深度学习是机器学习的子领域，依赖神经网络模拟人脑处理复杂任务。常用框架如下：
- TensorFlow：由Google开发，支持分布式训练和部署，适合大规模模型。
- PyTorch：Facebook主导，动态计算图设计更灵活，研究场景常用。
- Keras：高层API，可基于TensorFlow或Theano快速搭建原型。
代码示例（PyTorch线性回归）：
import torch import torch.nn as nn # 定义模型 model = nn.Linear(1, 1) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 训练循环 for epoch in range(100): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step()自然语言处理（NLP）技术
NLP处理文本数据，核心技术包括：
- 词嵌入：Word2Vec、GloVe将词语映射为向量空间。
- Transformer：基于自注意力机制的模型（如BERT、GPT）显著提升任务性能。
- 序列建模：RNN和LSTM适用于时间序列数据，但逐渐被Transformer取代。
公式示例（注意力机制）：
$$ \text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V $$
计算机视觉（CV）方法
CV领域关注图像和视频分析，关键技术有：
- 卷积神经网络（CNN）：LeNet、ResNet等架构用于图像分类和目标检测。
- 目标检测算法：YOLO和Faster R-CNN实现实时检测。
- 生成对抗网络（GAN）：生成逼真图像，如StyleGAN。
模型优化与部署
提升模型效率的方法包括剪枝、量化和知识蒸馏。部署工具链涉及TensorRT、ONNX格式转换和边缘计算框架（如TensorFlow Lite）。
伦理与可解释性
AI系统需解决偏见、透明性和隐私问题。工具如SHAP和LIME提供模型决策解释，联邦学习保护数据隐私。
