(4) 模型训练
目标：通过数据训练算法，使其能够从输入数据中学习模式，并优化模型参数。
方法：基于损失函数（loss function），通过梯度下降法（gradient descent）调整模型的权重。
验证与测试：用验证集和测试集评估模型性能，避免过拟合或欠拟合。
(5) 推理与预测
训练完成后，模型使用新数据进行推理。
预测结果可以是分类（如“猫”或“狗”）、数值（如房价预测）或生成（如文本、图像）。
(6) 模型更新
ai系统需要不断更新：
在线学习：实时更新模型，适应环境变化。
重新训练：用新数据重建模型，提升长期性能。
3 支撑技术
数学基础：线性代数（矩阵运算）、微积分（优化）、概率统计（不确定性建模）。
计算资源：gpu、tpu等高性能硬件支持深度学习的并行计算。
数据基础设施：大数据技术（如hadoop、spark）用于存储和处理海量数据。
编程框架：常见框架包括tenrflow、pytorch、keras等。
4 示例：自然语言处理（nlp）中的ai运行原理
以聊天机器人为例：
1感知：用户输入的文本通过键盘输入或语音识别转换为文本。
2预处理：文本分词、去停用词、生成词向量（如通过word2vec、bert）。
3模型：基于transforr架构的语言模型（如gpt）生成预测。
4推理：根据用户输入，生成相关联的回答文本。
5输出：将回答输出给用户。
5 常见挑战
数据依赖：ai需要大量高质量数据，数据偏差可能导致模型偏见。
黑箱问题：深度学习模型的复杂性使决策过程难以解释。
计算成本：训练复杂模型需要高昂的计算资源。
安全与伦理：ai决策可能带来伦理和隐私问题。