随着人工智能技术的快速发展，AI算法已经成为推动科技进步的核心驱动力。本专题页面汇集了AI算法领域最常用的专业术语，为学习者、研究者和从业者提供全面的术语解释和应用指导。深入理解这些术语不仅有助于掌握AI核心技术，更是进行有效技术交流和项目开发的必要基础。
机器学习是AI算法的重要分支，以下为核心术语：
使用标记数据训练模型的机器学习方法，包括分类和回归任务。模型从输入-输出对中学习映射关系。
从无标记数据中发现隐藏模式的机器学习方法，主要包括聚类和降维技术。
智能体通过与环境交互获得奖励信号来学习最优策略的机器学习范式。
模型在训练数据上表现良好但在新数据上泛化能力差的现象，通常由模型复杂度过高引起。
评估模型泛化性能的统计方法，通过将数据划分为多个子集进行训练和验证。
选择和转换原始变量以创建更适合机器学习算法的特征的过程。
深度学习是机器学习的重要分支，基于多层神经网络的表示学习方法：
受生物神经系统启发的计算模型，由相互连接的神经元层组成，能够学习复杂的非线性关系。
通过计算损失函数梯度来更新神经网络权重的算法，是深度学习训练的核心机制。
专门用于处理网格状数据的深度学习架构，在计算机视觉领域表现出色。
具有记忆能力的神经网络，适用于处理序列数据如文本和时间序列。
改进的RNN架构，能够有效处理长期依赖关系，解决传统RNN的梯度消失问题。
基于自注意力机制的神经网络架构，在自然语言处理领域取得突破性进展。
优化算法是训练AI模型的关键组件：
通过计算损失函数梯度并沿负梯度方向更新参数的优化算法。
每次使用单个样本或小批量样本计算梯度的梯度下降变体，提高训练效率。
结合动量和自适应学习率的优化算法，在实践中通常能获得良好的收敛性能。
控制参数更新步长的超参数，对模型训练效果有重要影响。
防止过拟合的技术，包括L1、L2正则化和Dropout等方法。
通过标准化每层输入来改善网络训练稳定性和收敛速度的技术。
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模型性能评估的关键指标：
分类正确的样本数占总样本数的比例，是最直观的分类性能指标。
预测为正类的样本中实际为正类的比例，关注预测结果的准确性。
实际为正类的样本中被正确预测的比例，关注发现正类样本的能力。
精确率和召回率的调和平均数，综合评估模型性能的平衡指标。
以假正率为横轴、真正率为纵轴的曲线，用于评估二分类器的性能。
可视化分类模型性能的表格，显示各类别的预测结果分布。
AI算法领域的术语体系庞大而精密，掌握这些核心概念对于深入理解人工智能技术至关重要。从基础的机器学习范式到先进的深度学习架构，从优化算法到评估指标，每个术语都承载着特定的技术内涵和应用价值。
在实际应用中，建议读者不仅要记住术语的定义，更要理解其背后的原理和适用场景。同时，随着AI技术的不断发展，新的术语和方法也在不断涌现，保持持续学习的态度是每位AI从业者的必备素质。
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