3、构建AI产品的基础设施与工具解析

构建AI产品的基础设施与工具解析

1. 机器学习类型概述

在构建AI产品时，不同类型的机器学习方法起着关键作用，下面为你详细介绍常见的几种类型。

1.1 无监督学习

无监督学习是指在没有明确标签数据的情况下，让模型自主发现数据中的模式和结构。常见的无监督学习模型和算法如下：
- K - 均值聚类（K - means clustering） ：该算法将数据点分组，以更好地识别模式（或簇），同时寻找最优的簇数量。由于是无监督学习，模型需自行发现可学习的模式。簇的数量是一个超参数，需要选择最优值。
- 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA） ：在处理大型数据集时，无监督机器学习面临的最大问题是存在大量不相关的数据，难以找到有意义的模式。PCA能在不丢失信息的情况下降低数据维度，对于基因组测序或药物发现试验等大规模数据集特别有用。

1.2 半监督学习

在理想情况下，我们拥有大量标注良好的数据集来创建最优且不过拟合的模型。但现实中，我们常面临标注数据不足的情况，半监督学习便应运而生。它结合了部分标注数据和未标注数据，为模型提供线索，引导其寻找模式。
例如，在检测照片或语音模式的模型中，可先标注少量数据，然后观察未标注数据的性能提升情况。半监督学习可使用多个模型，过程与监督学习类似，但主要区别在于预测部分新的未标注数据，并与标注数据对比准确性，将未标注数据加入训练集，让模型在正确的数据上进行训练。

1.3 强化学习

强化学习通过试错进行学习，从过去的行为中