AI算法

       淞基科技AI算法技术是人工智能的核心，指通过模拟人类智能行为和学习能力的计算机程序或规则集合，其核心特征包括数据驱动、不确定性计算与模型推断难解释等属性。‌该类算法按学习方式可分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习四类，典型应用包含线性回归、决策树、支持向量机和人工神经网络等技术。‌

‌       监督学习‌：需要大量已标记类别的训练样本来保证其良好的性能，通过数据学习输入与输出之间的映射关系，用于预测任务如分类和回归。‌

‌       无监督学习‌：不使用先验信息，利用无标签样本的特征分布规律，使得相似样本聚到一起，常用于聚类和降维，如在数据挖掘中发现隐藏模式。‌

‌       半监督学习‌：结合少量标记样本和大量无标记样本进行训练，以改善学习性能，常见场景包括半监督聚类和半监督分类，旨在平衡标注成本与模型准确性。‌

 ‌      强化学习‌：通过与环境交互获得奖励信号来优化决策策略，适用于动态环境下的序列决策问题，如机器人控制和游戏AI。‌此外，传统智能算法如模拟退火、遗传算法、禁忌搜索等，通过模拟自然过程或群体行为解决复杂优化问题，而深度学习作为机器学习的特殊形式，使用神经网络模拟人脑工作方式，实现语音识别、图像生成等高级功能。‌

       这些技术共同推动AI在医疗、航天、金融等领域的应用，例如卫星遥感智能处理和药物研发辅助系统。如欲了解详情,请联系淞基科技业务：bp@wsjst.com.cn。