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人工智能领域最重要的50个专业术语（中英文对照）

创作时间:

作者:

@小白创作中心

人工智能领域最重要的50个专业术语（中英文对照）

引用

新浪网

https://k.sina.com.cn/article_1823348853_6cae187502001dyov.html

随着人工智能技术的快速发展，相关领域的专业术语也越来越多。本文整理了人工智能领域最重要的50个专业术语，包括其英文对照和详细解释，帮助读者快速了解和掌握这些基础概念。

人工智能 Artificial Intelligence (AI)

AI是使计算机系统模拟人类智能过程的科学。例如，Siri和Google Assistant使用AI来理解和回应用户语音指令。

机器学习 Machine Learning (ML)

ML是AI的一个分支，它通过数据和算法使机器“学习”并改进它们的任务执行能力。比如，Netflix推荐系统就基于ML来预测用户可能喜欢的电影。

深度学习 Deep Learning (DL)

DL是ML的一个子集，它使用多层的神经网络来学习数据的复杂模式。深度学习让计算机能够识别图像中的对象，如自动标记社交媒体上的照片。

神经网络 Neural Network

神经网络是一种模拟人脑神经元的计算系统，能够处理复杂的数据输入。这类网络是深度学习的基础。

计算机视觉 Computer Vision

计算机视觉是AI的领域之一，让计算机能够“看”和理解图像和视频中的内容。自动驾驶汽车就使用计算机视觉来识别道路上的行人和障碍物。

自然语言处理 Natural Language Processing (NLP)

NLP是AI的一个领域，它让计算机能够理解、解释和生成人类语言。例如，聊天机器人使用NLP来与人类交流。

强化学习 Reinforcement Learning

在强化学习中，机器通过试错来学习如何实现特定目标。它是使机器在没有明确指令的情况下自我优化的方法。

生成对抗网络 Generative Adversarial Network (GAN)

GAN由两个网络组成：生成器和鉴别器。它们相互“对抗”来提升性能。比如，它们可以用来生成非常逼真的假照片。

专家系统 Expert Systems

专家系统是AI的早期形式，模拟人类专家的决策能力，用于解决特定问题。例如，医疗诊断系统就是一种专家系统。

数据挖掘 Data Mining

数据挖掘是从大量数据中发现模式和关联的过程。商业公司经常使用数据挖掘来了解客户行为并预测趋势。

语音识别 Speech Recognition

语音识别技术使计算机能够理解和转录人类的语音。智能音箱如Amazon Echo通过语音识别来执行用户的语音指令。

图像识别 Image Recognition

图像识别是指计算机能够识别和分类图像中的物体或特征。手机相册中自动分类照片就是一个例子。

无监督学习 Unsupervised Learning

无监督学习是ML中的一种方法，计算机在没有人工标注数据的情况下自我学习识别结构。例如，它可以用于客户细分。

监督学习 Supervised Learning

监督学习是ML中的一种方法，计算机从带标签的数据中学习并做出预测。比如，邮件系统使用它来识别垃圾邮件。

半监督学习 Semi-supervised Learning

半监督学习结合了监督学习和无监督学习的特点，让机器从少量标注数据和大量未标注数据中学习。

迁移学习 Transfer Learning

迁移学习是一种ML方法，通过在一个任务上学到的知识来改进另一个相关任务的学习过程。例如，用于识别猫的模型可以调整用来识别狗。

聚类 Clustering

聚类是一种无监督学习方法，把相似的数据点分组在一起。市场细分常用聚类来识别具有相似需求的客户群体。

分类 Classification

分类是一种监督学习方法，用于将数据点按照类别进行标记或分组。比如，电子邮件过滤器将邮件分为“正常邮件”和“垃圾邮件”。

回归 Regression

回归是监督学习中的一种方法，用于预测连续数值的输出，如房价预测。

决策树 Decision Trees

决策树是一个预测模型；它通过一系列问题来预测对象的标签或数值，类似于流程图的结构。

随机森林 Random Forests

随机森林由多个决策树组成，用于提高分类和回归任务的准确率。

支持向量机 Support Vector Machines (SVM)

SVM是监督学习中的一种算法，用于分类和回归问题。它通过找到数据点间的最优边界来分隔不同的类别。

逻辑回归 Logistic Regression

逻辑回归是一种统计方法，用于二分类问题，如判断邮件是否为垃圾邮件。

感知机 Perceptron

感知机是最简单的神经网络，它是一种线性分类器，用于二分类问题。

卷积神经网络 Convolutional Neural Networks (CNN)

CNN是一种深度学习算法，特别适合处理具有网格状拓扑结构的数据，如图像。

循环神经网络 Recurrent Neural Networks (RNN)

RNN是一种网络结构，适合处理序列数据，如时间序列或自然语言。

长短期记忆网络 Long Short-Term Memory (LSTM)

LSTM是RNN的一种，能够学习长期依赖关系，常用于时间序列分析和语言建模。

注意力机制 Attention Mechanism

注意力机制允许模型在处理数据时，对信息的不同部分给予不同的关注度，这在NLP中尤其有用。

超参数 Hyperparameters

超参数是在学习过程之前设置的参数，决定了网络结构和学习过程的配置，如学习率或网络层数。

参数 Parameters

参数是在机器学习过程中学习到的模型内部变量，如权重和偏差。

特征工程 Feature Engineering

特征工程是选择、修改和创建从原始数据中提取的特征的过程，以改善模型的性能。

过拟合 Overfitting

过拟合发生在模型在训练数据上学得太好，以至于失去了泛化到未见数据的能力。

欠拟合 Underfitting

欠拟合发生在模型在训练数据上的性能不佳，也不能泛化到新数据上。

正则化 Regularization

正则化是一种防止过拟合的方法，它通过添加一个惩罚项到损失函数来限制模型的复杂度。

交叉验证 Cross-Validation

交叉验证是一种评估模型泛化能力的技术，它将数据分成几份，轮流使用其中一份作为测试集，其余作为训练集。

精确度 Precision

精确度是分类任务中的一个评价指标，它是正确识别为正的实例与所有被识别为正的实例的比例。

召回率 Recall

召回率是分类任务中的一个评价指标，它是正确识别为正的实例与所有实际为正的实例的比例。

F1分数 F1 Score

F1分数是精确度和召回率的调和平均数，是一个综合评价分类模型性能的指标。

混淆矩阵 Confusion Matrix

混淆矩阵是一个用来评估分类模型性能的表格，它展示了实际类别与模型预测类别的对应情况。

损失函数 Loss Function

损失函数衡量的是模型预测值与真实值之间的差异，训练模型的过程就是最小化损失函数的过程。

梯度下降 Gradient Descent

梯度下降是一种优化算法，用于更新模型的参数以最小化损失函数。

学习率 Learning Rate

学习率是一个超参数，它决定了在梯度下降过程中参数更新的步长。

批处理 Batch Processing

批处理是指在训练模型时，数据被分成多个小集合或“批次”进行，这可以提高训练效率并减少内存需求。

迭代 Iteration

迭代是机器学习中的一个术语，指的是在训练数据集上进行一次完整的前向和后向传播过程。

训练集 Training Set

训练集是用来构建和训练模型的数据集。

测试集 Test Set

测试集是用来评估模型泛化能力的独立数据集，不与训练集重叠。

验证集 Validation Set

验证集用于在训练过程中调整模型参数，是模型选择和优化的标准。

特征向量 Feature Vector

特征向量是一个表示数据点的属性（特征）的数值向量，通常在机器学习模型中使用。

嵌入 Embedding

嵌入是将大量分类变量（如单词）转换为实数向量的过程，这些向量捕捉了变量之间的关系。

元学习 Meta-Learning

元学习是指设计算法可以学习如何更快更好地学习新任务的技术，有时被称为“学习如何学习”。

人工智能和机器学习的术语繁多，而且随着研究的不断发展，新的概念和技术持续涌现。这些术语是理解这一领域的基础，并对从事相关工作的专业人士至关重要。

本文原文来自新浪科技