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AI算法体系概述
资料介绍
一、算法体系基本框架
AI算法体系是支撑人工智能技术落地的核心基础设施，通过多层级、模块化的架构实现从数据输入到智能决策的全流程处理。该体系以数据层为基础，通过算法层实现特征提取与模式学习，最终通过应用层赋能各行业场景。
（一）数据处理层
负责原始数据的采集、清洗与预处理，主要技术包括：
· 数据采集：传感器数据获取、网络爬虫、数据库交互等技术
· 数据清洗：缺失值填充、异常检测、噪声过滤算法
· 特征工程：标准化、归一化、主成分分析（PCA）、特征选择算法
（二）算法模型层
核心算法模块的集合，根据学习方式分为三大类：
· 监督学习：线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）、神经网络等
· 无监督学习：K-means聚类、层次聚类、主成分分析、关联规则挖掘
· 强化学习：Q-learning、策略梯度、深度强化学习（DQN、PPO）
（三）推理决策层
实现模型部署与结果应用，关键技术包括：
· 模型压缩：知识蒸馏、量化技术、剪枝算法
· 推理优化：TensorRT、ONNX Runtime等加速引擎
· 决策系统：多模型融合、不确定性量化、可解释性分析
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