AI算法与模型

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AI 算法是解决特定 AI 问题的步骤性策略，AI 模型是基于算法构建的、经数据训练后可实现预测或决策的数学结构，二者相辅相成，共同支撑 AI 系统的核心功能。

核心区别与联系

• 定位不同：算法是抽象的逻辑流程，比如梯度下降算法是用于优化参数的步骤集合；模型是具体的数学表达，比如神经网络模型是由多层神经元按特定结构组成的框架。
• 依存关系：算法为模型提供构建和训练的方法，模型是算法在数据上的具象化实现。没有算法，模型无法完成训练和优化；没有模型，算法难以落地解决实际问题。
  

常见类型

• 经典算法：包括用于分类的逻辑回归算法、用于聚类的 K - 均值算法、用于决策的决策树算法等，适用于数据结构清晰、场景简单的任务。
• 主流模型：深度学习领域的卷积神经网络（CNN）适用于图像识别，循环神经网络（RNN）适用于时序数据处理，Transformer 模型则成为自然语言处理的核心基础模型。