人工智能技术栈从基础算法到深度学习的全景

数据预处理与特征工程

在构建任何机器学习模型之前，首先需要准备高质量的数据。数据预处理是指对原始数据进行清洗、转换和标准化等操作，以确保它们能够用于训练模型。这包括去除异常值、填补缺失值、归一化特征以及编码分类变量等步骤。同时，特征工程是指通过不同的方法来提取或生成新的特征，这些新特征有助于提高模型性能。例如，可以使用PCA（主成分分析）来降维，也可以通过交叉验证不同组合的特征来找到最优组合。

监督学习与无监督学习

监督学习是一种常见的人工智能任务，其中算法在带标签的训练集上进行训练，然后利用这些经验在未知样本上做出预测。而无监督学习则是在没有标签信息的情况下，对数据进行聚类或异常检测等任务。在实际应用中，两者都有其独到的优势和局限性。例如，在图像识别领域，使用卷积神经网络（CNN）可以实现精准的物体识别，而在推荐系统中，无监督方法如协同过滤可以有效地发现用户之间潜在的兴趣相似性。

自然语言处理与计算机视觉

随着大规模语料库和复杂算法的发展，自然语言处理（NLP）已经成为一个重要研究领域，它涉及到文本理解、翻译、问答系统以及情感分析等多个方面。在计算机视觉领域，则主要集中于图像和视频中的内容理解，如目标检测、图像分割以及视频跟踪等问题。此外，还有一些跨学科研究，比如结合NLP和计算机视觉解决跨模态问题，如基于图像描述生成图片或者基于文本描述检索相关图片。

深度学习及其框架

深度学习是人工智能的一个重要子集，它通过构建具有多层次抽象能力的人工神经网络来自动提取输入空间中的高级表示。在过去十年里，由于GPU加速、大型数据库支持以及更好的优化算法，其研究取得了巨大进展。TensorFlow, PyTorch 和 Keras 等框架使得深度学习变得更加易用，并且推动了这一技术向广泛应用领域扩散，从而促进了AI技术水平的一次飞跃。

强化学习与决策理论

强化学习是一种让代理根据环境反馈调整行为以达到某种目标状态的情境下的自我改善过程。在这个过程中代理会根据每一次行动获得奖励或惩罚信号，最终学会如何最大化长期奖励流程。这类似于人类儿童如何通过试错逐渐掌握技能一样。在实际应用中，强化learning被用于游戏玩家系统、高级导航系统甚至是自动驾驶汽车等场景。此外，与之紧密相关的是决策理论，它提供了一系列工具来帮助代理制定最佳决策，即使面临不确定性和风险也是如此。