人工智能基于什么架构：人工智能是基于

人工智能(Artificial Intelligence,AI)的架构可以分为两个部分:机器学习(Machine Learning,ML)和深度学习(Deep Learning,DL)。
1. 机器学习(Machine Learning,ML):机器学习是一种利用统计学、概率论和优化方法等技术,让计算机系统自动从数据中学习规律和模式,从而实现预测、分类、聚类等任务的方法。机器学习的架构包括特征提取、模型选择、参数调整等步骤。常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络、随机森林等。
2. 深度学习(Deep Learning,DL):深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法,通过多层神经元的结构和复杂运算,实现对数据的高级抽象和特征提取。深度学习的架构包括输入层、隐藏层和输出层,其中隐藏层是深度学习模型中的重要组成部分。深度学习广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
人工智能的架构是基于机器学习和深度学习的技术,通过特征提取、模型选择、参数调整等步骤,让计算机系统自动从数据中学习规律和模式,从而实现预测、分类、聚类等任务。