第469章 Deepseek 对AI原理的描述（第2页）
**模型评估**：使用测试数据评估模型的性能。
常见的评估指标包括准确率、精确率、召回率、f1分数等。
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**模型优化**：通过调整模型参数、选择不同的算法或进行更多的特征工程来优化模型性能。
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5.
**推理与决策**
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**推理**：训练好的模型可以用于对新数据进行推理，即做出预测或分类。
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**决策**：根据模型的推理结果，ai系统可以做出相应的决策或行动。
例如，自动驾驶汽车根据传感器数据做出驾驶决策。
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6.
**反馈与学习**
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**反馈**：ai系统可以通过反馈机制不断改进。
例如，强化学习中的智能体通过与环境互动获得奖励或惩罚，从而调整其策略。
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**持续学习**：一些ai系统具备持续学习的能力，能够在新数据到来时不断更新和改进模型。
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关键技术与方法
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1.
**机器学习**
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**监督学习**：使用标注数据训练模型，使其能够预测新数据的输出。
常见的任务包括分类和回归。
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**无监督学习**：使用未标注数据训练模型，发现数据中的结构和模式。
常见的任务包括聚类和降维。
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**强化学习**：智能体通过与环境互动，学习采取行动以最大化累积奖励。
常见的应用包括游戏ai和机器人控制。
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