机器学习的核心任务是:从数据中自动学习一个映射函数,使其能对新样本做出准确预测。本文系统介绍了机器学习的三大核心组成:模型假设、评价函数与优化算法。通过理论分析与实践示例,揭示它们如何协同支撑整个机器学习流程,是AI工程与理论研究的关键基础。
分类: 人工智能
深入学习全面的人工智能教程,内容涵盖机器学习、深度学习、神经网络、生成式 AI 及其实际应用,旨在帮助开发者和技术爱好者高效构建、理解并应用 AI 技术
人工智能
Continue Reading
人工智能发展简史:从图灵到ChatGPT的里程碑之路
人工智能(AI)作为现代科技的核心驱动力,经历了近一个世纪的不断演进。从最初的逻辑理论和数学模型,到当今风靡全球的生成式AI,AI的发展充满了突破与挑战。了解AI历史上的重要节点,有助于我们更全面地把握技术趋势,推动未来创新。
人工智能
Continue Reading
AI Agents介绍:定义、原理、案例与未来展望
AI Agent是一种专门设计的软件系统,能够感知其环境、分析信息,并自主或半自主地执行动作以实现既定目标。与一般人工智能技术不同,AI Agents是主动的实体,它们能感知输入信息,对其进行推理,并决定适当的行动以完成任务。
人工智能
Continue Reading
人工智能(AI)初学者学习路线图(2025年)
本指南为2025年AI初学者提供一条清晰的学习路线图,涵盖数学、编程、数据科学、深度学习、生成式AI、RAG、AI代理等热门技能和实战项目,助你系统掌握AI核心能力
人工智能
Continue Reading
2025年AI行业趋势综述
随着生成式AI和大模型(Foundation Model)技术的快速迭代,2024–2025年AI领域迎来新一轮爆发式发展。本文将按主题分类,整合中英文权威报告与资讯,给产品经理、开发者、投资人和研究者提供参考。
Python数据科学常用库
Python是一种广泛使用的编程语言,它在数据科学领域得到了广泛应用。Python提供了许多用于数据处理、分析和可视化的库和工具,这些库和工具在数据科学家和分析师中越来越受欢迎。