由於人工智慧不再是乙個模糊的營銷術語，而是乙個更為精確的意識形態，因此理解ai術語會越來越成為人們生活中乙個必備的知識。今天我們就來為大家普及一下人工智慧領域一些常用的術語。
給神經網路或其他機器提供的一套規則或指令，以幫助他們學習。分類，聚類，推薦和回歸是目前最流行的四種演算法。
機器能夠做出決策並執行模擬人類智慧型和行為的任務。
一種學習模型，可以像人腦一樣工作，解決傳統計算機系統難以解決的任務。
系統的自適應自我管理能力，用於高階計算功能，無需使用者輸入。
其被設計通過文字聊天，語音命令，或兩者進行通訊，以模擬與人類使用者談話的機械人。它們是包含ai功能的電腦程式的常用介面。
分類演算法讓機器根據訓練資料為資料點分配類別。
一種用於探索性資料分析的無監督學習，用於查詢資料中的隱藏模式或分組; 群集使用由歐幾里得或概率距離等度量定義的相似性度量建模。
聚類演算法允許機器將資料點或專案分組到具有相似特徵的組中。
一種模仿人類大腦思維方式的計算機模型。它涉及通過使用資料探勘，自然語言處理和模式識別進行自學習。
一種識別和理解影象的神經網路。
檢查資料集以發現和挖掘可以進一步使用的資料模式。
乙個跨學科領域，結合了統計學，資訊科學和電腦科學的科學方法，系統和過程，通過結構化或非結構化資料提供對現象的洞察。
基於樹和分支的模型，用於對映決策及其可能的後果，類似於流程圖。
機器通過由級聯資訊層組成的人工神經網路自主模仿人類思維模式的能力。
一種特定於遊戲的ai形式，它使用演算法來代替隨機性。它是非玩家角色中使用的計算行為，用於生成玩家所採取的類似人類智慧型和基於反應的動作。
一種基於遺傳學和自然選擇原理的進化演算法，用於尋找困難問題的最優或近似最優解，否則需要數十年才能解決。
支援通過消除不正確的選項來縮小搜尋問題的最佳解決方案的範圍。
專注於構建基於知識的系統，包括其所有科學，技術和社會方面。
一種程式設計正規化，其中基於事實和規則的知識庫進行計算; lisp和prolog是用於ai程式設計的兩種邏輯程式語言。
乙個涵蓋機器學習，深度學習和經典學習演算法的總稱。
人工智慧的乙個方面，專注於演算法，允許機器學習而不需要程式設計，並在暴露於新資料時進行更改。
系統接收和解釋來自外部世界的資料的能力，類似於人類如何使用我們的感官。這通常使用附加的硬體來完成，儘管軟體也是可用的。
程式能夠識別人類交流的能力。
一種神經網路，它能夠理解順序資訊並識別模式，並根據這些計算建立輸出。
一種機器學習，其中輸出資料集訓練機器生成所需的演算法，如監督學生的教師; 比無監督學習更常見。
從數學建模者的角度來看，它是一種緊急行為，源於個人遵循的簡單規則，不涉及任何中心協調。
一種機器學習演算法，用於從沒有標記響應的輸入資料組成的資料集中得出推論。最常見的無監督學習方法是聚類分析。
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