1.背景介绍
1. 背景介绍
在过去的几年里,人工智能(AI)技术的发展迅速,尤其是大模型(Large Models)在自然语言处理(NLP)、计算机视觉等领域取得了显著的成功。这些大模型通常是基于深度学习(Deep Learning)技术构建的,并且通过大量的数据和计算资源进行训练。在本章中,我们将深入探讨AI大模型的基本原理,特别关注无监督学习(Unsupervised Learning)的核心概念、算法原理和最佳实践。
2. 核心概念与联系
在深度学习中,机器学习(Machine Learning)是一种自动学习或改进模型的方法,通常用于分类、回归、聚类等任务。机器学习可以分为监督学习(Supervised Learning)和无监督学习(Unsupervised Learning)两类。监督学习需要大量的标签数据来指导模型学习,而无监督学习则没有标签数据,模型需要自行从数据中发现结构和模式。
无监督学习的核心概念包括:
聚类(Clustering):将数据分为多个组,使得同一组内数据点之间的距离较小,同时组间距离较大。 主成分分析(Principal Component Analysis, PCA):将高维数据降维,找到数据中最大的方向性。 自组织地图(Self-Organizing Map, SOM):通过