AI算法及其应用场景

常见的 AI 算法类型及其应用场景。

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  root((AI算法))
    (监督学习)
      [分类算法]
        (决策树)
          应用场景
            风险评估
            医疗诊断
            客户分类
        (支持向量机SVM)
          应用场景
            图像分类
            文本分类
            生物信息识别
        (神经网络)
          应用场景
            图像识别
            语音识别
            自然语言处理
      [回归算法]
        (线性回归)
          应用场景
            房价预测
            销售预测
            趋势分析
        (逻辑回归)
          应用场景
            风险预测
            用户行为分析
            疾病预测
    (非监督学习)
      [聚类算法]
        (K-means)
          应用场景
            客户群体划分
            图像分割
            异常检测
        (层次聚类)
          应用场景
            社交网络分析
            基因表达分析
      [降维算法]
        (PCA)
          应用场景
            特征提取
            数据压缩
            噪声消除
    (强化学习)
      [价值学习]
        (Q-learning)
          应用场景
            游戏AI 361way.com
            机器人控制
            资源调度
      [策略学习]
        (策略梯度)
          应用场景
            自动驾驶
            工业控制
            推荐系统
    (深度学习)
      [CNN]
        应用场景
          计算机视觉
          图像处理
          视频分析
      [RNN/LSTM]
        应用场景
          序列预测
          机器翻译
          语音识别
      [Transformer]
        应用场景
          语言模型
          机器翻译
          文本生成

我创建了一个思维导图来展示 AI 算法的主要类别及其应用场景。这个图表从以下几个主要方面进行了分类：

1. 监督学习

   • 包含分类和回归两大类算法
   • 主要用于有标签数据的预测任务

2. 非监督学习

   • 包含聚类和降维算法
   • 主要用于发现数据内在的模式和结构

3. 强化学习

   • 包含价值学习和策略学习
   • 主要用于决策和控制类问题

4. 深度学习

   • 包含 CNN、RNN/LSTM 和 Transformer 等
   • 主要用于复杂的感知和理解任务

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