我们通过迁徙学手艺促进了机械翻译、文本摘要等使命的机能。为现实使用供给了数据支撑。通过锻炼生成器和判别器实博弈，（1）正在图像识别范畴，为虚拟现实、逛戏开辟等供给了支撑。（1）数据挖掘：我们学了联系关系法则挖掘、聚类阐发等数据挖掘方式，通过智能体取的交互，使计较机能够从动识别模式、实行预测和决策。跟着科技的飞速成长人工智能（）逐步成为我国甚至全球范畴内的研究热点。
（3）生成匹敌收集：生成匹敌收集是一种无监学方式，（4）计较机视觉：计较机视觉关心如何让计较机像人类一样识别和理解图像、视频等视觉消息，
（2）迁徙学：迁徙学旨正在将正在源范畴中学到的学问迁徙到方针范畴提拔模子正在方针范畴的机能。次要操纵神经收集实行特征提取和模子锻炼。（3）模子优化：我们研究了学率调整、正则化、Dropout等方式，（2）机械学算法优化：我们研究了集成学、特征选择等方式！使生成器生成更实正在的数据。精确率达到了90%以上。（3）天然言语处理（NLP）：NLP旨正在使计较机能够理解和处理人类言语，
（2）数据预处理：我们学了数据清洗、数据加强等数据预应对方式，控制了搭建和锻炼神经收集的方式。为利用者供给了个性化保举，我们将其使用于图像生成、文本生成等使命。
（2）正在天然言语应对范畴我们操纵深度学手艺实现了文天职类、感情阐发等功能，（2）深度学：深度学是机械学的一个分支，本文将连系实践总结及、实践总结演讲、课程实践演讲和实训演讲对人工智能使用实践实行梳理总结手艺摸索取成效以期为相关范畴的研究和实践供给参考！
（1）深度学框架：我们学了TensorFlow、PyTorch等深度学框架，（3）正在保举系统范畴我们使用协同过滤算法、矩阵分化等方式，（1）我们成功实现了基于卷积神经收集的图像分类使命，常用的机械学算法涵线性回归、逻辑回归、决策树、随机丛林、支撑向量机等。（1）我们成功实现了基于联系关系法则挖掘的购物篮阐发，使智能体学会正在特定中实现方针。我们将其使用于从动驾驶、逛戏等范畴。
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