概念理解是学习AI的关键，它涉及对一些核心概念和术语的理解。以下是一些重要的AI概念：
1. 数据集
- 训练集：用于训练模型的数据。
- 验证集（或开发集）：用于调整模型超参数和评估模型性能的数据。
- 测试集：用于最终评估模型性能的数据。
2. 模型
- 线性模型：如线性回归、逻辑回归等，基于线性函数的模型。
- 决策树与随机森林：基于树结构进行分类或回归的模型。
- 支持向量机（SVM）：基于最大间隔思想的模型。
- 聚类算法：如k-means聚类，将数据点划分到不同的组别中。
3. 损失函数
- 均方误差（MSE）：用于衡量预测值与真实值之间的差距。
- 交叉熵损失：用于多分类问题的损失函数。
- Hinge损失：支持向量机中的损失函数。
4. 优化算法
- 梯度下降法：沿着梯度方向更新模型参数的方法。
- 牛顿法：使用二阶导数信息进行优化的算法。
- Adam优化器：自适应学习率的优化算法。
5. 过拟合与欠拟合
- 过拟合：模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现较差的现象。
- 欠拟合：模型在训练集和测试集上的表现都不佳，表示模型不够复杂。
6. 正则化
- L1正则化：通过添加L1范数惩罚项来防止过拟合。
- L2正则化：通过添加L2范数惩罚项来防止过拟合。
7. 机器学习流水线
- 特征工程：从原始数据中提取有意义的特征。
- 模型选择：选择适合问题的模型。
- 参数调优：调整模型的超参数以提高性能。
- 部署：将模型应用到实际场景中。
这些概念构成了人工智能的基础知识体系，理解和掌握它们对于深入研究和实践AI技术至关重要。
