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2026/7/24 11:09:18
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损失函数衡量模型预测与真实值差距,指导参数优化。分类常用交叉熵,回归常用均方误差。合适损失函数对训练至关重要。通过反向传播与梯度下降最小化损失,使模型逐步逼近最优解,是机器学习训练基本范式。
强化学习通过智能体与环境交互试错学习最优策略,以累积奖励最大化为目标。类似人类学习过程,不断尝试并根据反馈调整行为。典型应用如游戏 AI、机器人控制、自动驾驶决策。强化学习适合序列决策问题,是实现更高层次智能的重要方向。
计算机视觉让机器理解图像与视频内容,包括分类、检测、分割、跟踪等任务。从传统人工特征到深度学习,CV 精度大幅提升。应用覆盖安防、医疗影像、自动驾驶、人脸识别等,是 AI 落地最广泛、最具实用价值的领域之一。
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