11、人工智能算法全解析：从基础到应用

人工智能算法全解析：从基础到应用

在数据处理中，除了常见的缩放方法如均值归一化和标准化外，还需注意实际数据范围可能与训练数据不同，要对超出预期范围的值进行裁剪。接下来，我们将深入探讨人工智能算法，从功能和实现两个角度进行剖析。

按功能划分的算法类型

从功能角度来看，算法主要有以下几种类型：
1. 分类算法 ：用于区分不同类型或类别的事物。例如，健身监测器区分行走和跑步，安全系统识别房间是否有人，野生动物相机对不同动物物种进行分类等。分类算法可进一步分为：
- 二元分类 ：输入属于两个类别之一。
- 多类分类 ：输入属于两个以上类别之一。
- 多标签分类 ：输入属于任意数量类别中的零个或多个。其中，二元和多类分类最为常见，多标签分类相对较少。
2. 回归算法 ：旨在得出数值结果。比如，智能恒温器预测一小时后的温度，虚拟秤通过相机估算食品重量，虚拟传感器根据电机声音估算其转速等。虚拟传感器是回归算法的一个有趣应用，它能利用现有传感器数据预测其他类型传感器的测量值，而无需实际安装这些传感器。
3. 目标检测与分割算法 ：目标检测算法处理图像或视频，识别特定对象的位置，通常通过绘制边界框来实现，它结合了分类和回归，既能识别对象类型，又能预测其坐标。例如，姿势估计模型可识别图像中人体部位的位置。分割算法与目标检测算法类似，但它在像素级别对图像进行分类，生成分割图，以标记输入图像中不同区域的内容。这些算法的应用场景包括农场监测动