文章目录
前言
概念
算法
训练
性能
应用
参考资料
前言
见《初试人工智能》
概念
人工智能系统（artifieial intelligence system），针对人类定义的给定目标，产生诸如内容、预测、推荐或决策等输出的一类工程系统。该工程系统使用人工智能相关的多种技术和方法，开发表征数据、知识，过程等的模型，用于执行任务。
人工智能加速处理器（artifieial intelligence aecelerating processor），以及人工智能加速芯片（artifieial intelligenee accelerating chip），具备适配人工智能算法的运算微架构，能够完成人工智能应用运算处理的集成电路元件。
人工智能集群（artifieial intelligence eluster），遵循统一控制的，人工智能计算功能单元的集合。人工智能计算功能单元，可包含人工智能加速处理器、人工智能服务器、人工智能加速模型等。当由人工智能服务器组成时，人工智能集群可称为人工智能服务器集群，其中的人工智能服务器可称为节点。
机器学习（machine learning），通过计算技术，优化模型参数的过程，使模型的行为反映数据或经验。
机器学习模型（machinelearning model），一种基于输人数据或信息生成推理或预测的计算结构。示例：如果一个单变量线性方程（y= ax+b），经由线性回归训练，则结果模型为y=3x+7。一个机器学习模型，是基于机器学习算法训练的结果。
机器学习系统（machine learning system），能运行或用于开发机器学习模型、算法和相关应用的软件系统。包含机器学习运行时组件、机器学习框架、机器学习服务组件、工具和运维管理。提供机器学习应用的开发、训练、部署、运行和管理能力。机器学习系统框架如下图：
深度学习（deep learning），以及深度神经网络学习（deep neural network learning），深度学习是机器学习的一个子集。
算法
机器学习算法（machinelearning aleorithm），依据给定的准则，根据数据确定机器学习模型参数的算法。示例：考虑求解一个单变最线性函数y=ax+b,上的参数a和b，其中y是输出或结果，x是输人，b是截距(x=0时y的值)，a是权重。在机器学习中，确定线性函数的截距和权重的过程称为线性回归。
神经网络（artificial neural network），由一层或多层神经元组成的网络，通过权值可调的加权连接，接收输入数据并产生输出。神经网络是连接主义方法的一个突出例子。虽然神经网络的设计最初是受生物神经元功能的启发，但大多数神经网络的研究已不再遵循这种启发。
前馈神经网络（feedforward neural network，FFNN），一种神经网络，其中信息仅单向从输入层传送到输出层。
卷积神经网络（convolutional neural network，CNN），以及深度卷积神经网络（deep convolutional neural network，DCNN），一种前馈神经网络，在其至少一层中使用卷积。
循环神经网络（recurrentneuralnetwork;RNN），一种神经网络，其中前一层和前一处理步骤的输出，都被传送到当前层。
训练
模型训练（model training），利用训练数据，基于机器学习算法，确定或改进机器学习模型参数的过程。
有监督机器学习（supervised machine learning），仅用标注数据进行训练的机器学习。数据标注（data labelling），给数据样本指定目标变量和赋值的过程。
无监督机器学习（unsupervised machine learning），仅用无标注数据实施训练的机器学习。
半监督机器学习（semi-supervisedmachine learning），在训练过程中，能够同时使用标注数据和无标注数据进行训练的一种机器学习任务。
强化学习（reinforcement learning:RL），一种通过与环境交互，学习最佳行动序列，使回报最大化的机器学习方法。
通过训练具有许多隐层的神经网络，来创建丰富层次表示的方法。
迁移学习（transfer learning），一种将旨在解决一个问题的模型应用到不同问题上的方法。
生成式对抗网络（generative adversarial network，GAN），一种由单个或多个生成器网络，和判别器网络组成的神经网络架构，两个神经网络用相互博弈的方式进行学习。生成器依据真实样本创建具有代表性数据集的样本，判别器用来区分生成的样本与真实样本。
模型优化（model optimization），提升模型执行速度，泛化能力，或改善利益相关方所关心的其他特性的方法。如神经网络模型优化的方式包含剪枝、量化、调整参数、调整模型深度和宽度、增减特征或根据硬件平台具体特性重新安排聚合算子等。
迭代（iteration），针对一批样本，重复地执行系列步骤直至完成训练的过程。一个(训)期中的选代数量等于该期中,训练样本的批数
性能
欠拟合（underfitting），由于训练数据不足或不充分，导致创建的模型在面向新数据时，性能表现不佳或不准确。欠拟合可能会发生的情况：特征选择不当，训练时间不足，或者因模型能力有限(如表现力)，使模型过于简单而无法从大量训练数据中学习。
过拟合（overfitting），机器学习创建的模型，过于精确地拟合训练数据，对新数据缺乏泛化性。过拟合可能由以下原因造成：训练的模型从训练数据中，学习了非必要的特征(如,对有用输出无效的特征)，训练数据中过多的噪声(例如，过多的离群点)，训练数据与生产数据分布的显著不匹配，或模型复杂度过高而与训练数据不匹配。当在训练数据测量的误差与在独立的测试及验证数据测量的误差，之间存在显著差异时，过拟合能被识别。当训练数据和生产数据之间存在严重不匹配时，过拟合模型的性能尤其会受到影响。
鲁棒性（robustness），人工智能系统在任何情况下都保持其性能水平的特性。
韧性（resilience），人工智能系统在事故后，在符合期望的时间段内，恢复可操作条件的特性。
安全性（Security），人工智能系统应具备任务的鉴别能力，屏蔽非法输入。应具备加密通信能力，保护隐私信息。应提供抵御对抗样本攻击和噪声污染的能力，抵御外部对权重文件的篡改。
应用
回归模型（regression model），以给定数值为输入，预期的输出为连续变量的机器学习模型。
分类模型（classification model），一种对给定输入数据，输出其所属的一个或多个类别的机器学习模型。
机器翻译（machine translation:MT），使用计算机系统，将文本或语音从一种自然语言，自动翻译为另一种自然语言。
模式识别（pattern recognition），通过功能单元，对某一对象物理或抽象的模式以及结构和配置的辨识。
情绪识别（emotion recognition），通过计算识别和分类一段文本、语音、视频或图像，以及它们的组合中表达情绪的任务。情绪的例子包括幸褔、悲伤、愤怒和喜悦。
参考资料
GB/T 41867-2022 信息技术 人工智能 术语GB/T 43782-2024 人工智能 机器学习系统技术要求
