关于人工智能的关键技术
方法/步骤1在算法层，主要是机器学习，包括深度学习，迁移学习 ， 对抗学习 ， 强化学习和传统机器学习 。
2基础设施层面，重点关注算法框架，例如Tensorflow、PyTorch、Caffe、Mxnet等 。
3GPU具有并行结构，在处理图形数据和复杂算法方面拥有比CPU更高的效率，深度学习模型训练速度主要受GPU设备限制 。
4【关于人工智能的关键技术】机器学习的基本算法 ， 利用历史数据，训练出相关的模型 ， 通过模型指导对新的数据的预测 。
5机器学习中预处理步骤是不可或缺的一部分，模型调参是调节对建模结果产生影响的因素 。
6有监督学习的重要特征，是数据必须给定明确的标签，涉及分类、回归和排序等算法 。
7无监督学习是没有标签的 ， 相关的包括密度预测、异常预测 ， 以及社区划分 ， 都是此类 。
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