21、人工智能与机器学习入门：使用Rust构建模型

人工智能与机器学习入门：使用Rust构建模型

1. 人工智能与机器学习概述

人工智能和机器学习一直以来都吸引着科幻作家和媒体的关注。自20世纪50年代起步以来，人工智能领域经历了多次起伏。近年来，由于深度学习的技术突破以及面向消费者的应用（如ChatGPT和其他先进的在线聊天机器人）的出现，人工智能再次受到了媒体的广泛关注。

虽然机器学习（ML）和人工智能（AI）这两个术语有时可以互换使用，但它们之间存在微妙的区别。人工智能侧重于“智能”，一个AI系统试图表现得好像拥有人类智能，无论其底层方法或算法是什么。而机器学习则侧重于“学习”，模型试图在没有人类明确编程知识的情况下从数据中学习模式。例如，早期构建AI的一种方法是“专家系统”，在专家系统中，特定领域的知识被写成一组规则并直接编程到代码中，使系统能够像领域专家一样回答问题或执行任务。这种系统可能看起来具有一定程度的人类智能，但实际上它并没有从数据中“学习”任何东西，因此，专家系统可以被称为AI系统，但不是机器学习系统。

由于一些技术进步，机器学习成为了构建AI系统的主要策略。首先，自20世纪50年代以来，由于硬件技术的创新，现代中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）的计算能力呈指数级增长，这意味着以前难以处理的机器学习模型现在可以在合理的时间内进行训练。其次，Web 2.0的兴起意味着可以以非常低的成本收集越来越多的数据，公司现在拥有训练机器学习算法（如深度神经网络）所需的大量数据。这些因素共同促成了当前机器学习应用的繁荣。

2. 机器学习模型的类型

机器学习主要分为两个分支：监督学习和无监督学习。
- 监督学习 ：在监督学习中，需