半监督学习（Semi-Supervised Learning, SSL）是一种介于监督学习和无监督学习之间的机器学习范式,它结合了少量标记数据和大量未标记数据来训练模型,旨在利用未标记数据提升模型的泛化能力和预测准确性。 核心原理 半监督学习的核心在于利用有限的标记数据来指导模型学习,同时借助大量的未标记数据来补充学习过程。其工作原理主要包括以下几个方面： 标记数据的监督学习：模型首先在标记数据上

Unsupervised Learning（非监督学习）概述 非监督学习是一种机器学习方法,旨在从无标签的数据中发现隐藏的模式和结构。与监督学习不同,非监督学习不需要预先标记的数据,因此能够处理更广泛的数据类型,尤其是在数据标签难以获取的情况下。 非监督学习的主要技术 聚类（Clustering） 聚类是将数据点分组,使得同一组内的数据点相似度高,而不同组之间的相似度低。常见的聚类算法包括： K-

深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个重要分支,它通过构建和训练多层神经网络（通常称为“深度神经网络”）来模拟人类大脑的信息处理方式,从而实现对复杂数据的自动特征提取和模式识别。深度学习的核心在于“深度”——即网络的多层结构,这种结构使得模型能够学习到数据的层次化表示,从而更好地处理复杂的任务,如图像识别、语音识别、自然语言处理等。 深度学习的核心概念 神经网络（Neural Ne

机器学习（Machine Learning,简称ML）是人工智能（Artificial Intelligence,AI）的一个核心分支,它通过算法和统计模型使计算机系统能够从数据中自动学习和改进,而无需进行明确的编程。简单来说,机器学习的目标是让计算机系统通过数据驱动的方式自动发现规律、模式,并利用这些规律进行预测或决策。 机器学习的核心在于“学习”——即通过数据训练模型,使其能够泛化到新的、未见

人工智能（Artificial Intelligence,简称AI）是一门多学科交叉的前沿技术领域,旨在通过计算机科学、数学、认知科学、神经科学等多学科的理论和方法,使计算机系统能够模拟人类智能的行为和思维方式,从而解决复杂的问题、执行任务或进行决策。人工智能的目标是开发能够感知、学习、推理、决策和创造的智能系统,这些系统可以在特定领域或通用场景中表现出类似于人类的智能行为。 人工智能的核心概念

在人工智能领域,“AI提示词”（AI Prompt）是指为人工智能模型提供的输入文本或指令,用于引导模型生成特定的输出内容。提示词的设计对于获取高质量、符合预期的AI输出至关重要,尤其是在使用大型语言模型（如ChatGPT、GPT-4、文心一言等）时。 以下是一些关于AI提示词的重要概念和设计技巧： 1. 什么是AI提示词？ AI提示词是用户输入给AI模型的文本,用于明确告诉模型用户想要什么内容。