AI人工智能 Agent：使用监督学习进行预测

AI人工智能 Agent：使用监督学习进行预测

关键词：人工智能、智能 Agent、监督学习、预测模型、机器学习

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

在当今快速发展的信息时代，海量数据的产生和积累为人工智能(Artificial Intelligence, AI)的发展提供了前所未有的机遇。如何从这些数据中挖掘有价值的信息，进行智能预测和决策，是AI领域亟需解决的关键问题。其中，智能 Agent 作为能够感知环境并作出理性行为的自主实体，在 AI 系统中扮演着至关重要的角色。

1.2 研究现状

目前，利用机器学习尤其是监督学习(Supervised Learning)来构建智能 Agent 用于预测任务已成为一种主流趋势。监督学习通过训练有标签的历史数据来学习输入与输出之间的映射关系，从而对新的未知数据做出预测。国内外学者在该领域已取得了诸多研究成果，如使用支持向量机[1]、决策树[2]、神经网络[3]等经典算法，在图像识别、自然语言处理、金融预测等场景取得了良好效果。

1.3 研究意义

尽管取得了可喜的进展，但目前仍面临着诸多挑战：海量数据给计算资源带来巨大压力，模型泛化能力有待提升，对抗样本的鲁棒性不足，可解释性较差等。