6、迈向卓越AI模型及相关技术解析

迈向卓越AI模型及相关技术解析

在人工智能领域，选择合适的模型是一个至关重要的决策过程，技术模型评估指标起着关键作用，但商业考量和适用法律也会对模型选择产生重大影响。同时，深度学习、决策优化等技术也在不断发展，各自有着独特的特点和应用场景。

1. 模型选择的考量因素

在选择模型时，技术模型评估指标如准确性、混淆矩阵、精确召回率等是重要的参考因素。然而，商业考量和适用法律可能会排除某些方法、某些特征的使用，甚至可能要求故意不选择技术评估指标最佳的模型。
- 贷款决策模型示例 ：在贷款决策模型中，使用个人性别或与之显著相关的值作为影响贷款是否批准的特征是不可接受的。
- 模型选择的权衡 ：根据可解释性或性能要求，可能需要选择更简单的模型，而不是原则上能给出更好结果但可解释性较差或计算时间过长的模型。例如，在信用卡欺诈检查中，为了减少误报预测的数量，可能不得不选择整体准确性较低的模型，因为任何误报都会导致客户极大的不满。

2. 深度学习（DL）

深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它既可以看作是机器学习的一个子集，也可以看作是机器学习的一种进化。
- 深度学习与机器学习的关系
- 作为机器学习的子集 ：深度学习通过专注于人工神经网络（ANNs）实现真正可扩展的机器学习，其实现依赖于专用引擎，如GPU、FPGA或ASIC。深度学习也可以像机器学习一样分为监督学习、无监督学习和强化学习。
- 作为机器学习的进化 ：深度学习专注于