AI 人工智能编程：从机器学习到大语言模型的实践指南

一、机器学习的基本流程

机器学习的本质是从数据中学习规律——准备和清洗数据、选择合适的模型、用训练数据让模型学习模式、用测试数据验证模型的泛化能力。特征工程——从原始数据中提取有意义的特征——往往比模型选择更能决定最终效果。

监督学习——模型从带标签的数据中学习——垃圾邮件分类和房价预测是典型场景。无监督学习——模型在没有标签的数据中自行发现模式——常用于用户分群和异常检测。

二、深度学习

神经网络的多层结构从数据中自动学习层次化特征——CNN 处理图像，RNN 和 Transformer 处理序列数据。Transformer 架构催生了 GPT 系列——大语言模型的突破让 AI 程序助手成为现实。

三、工程化

模型训练后的部署和监控——MLOps 是 AI 落地的关键一环。