Jenny

强化学习（RL）通过试错学习策略，优化智能体在环境中的行为，目标是最大化长期奖励。从Q-learning到深度Q网络（DQN），强化学习已经在游戏、机器人、自动驾驶等领域取得巨大成功。

生成对抗网络（GAN）是一个强大的生成模型，通过对抗性训练，生成器和判别器相互博弈，从而生成高质量的数据。

循环神经网络（RNN）通过其内部的循环连接，能够有效地捕捉序列数据中的时序依赖。虽然传统RNN在长序列处理上存在梯度消失和梯度爆炸问题，但通过LSTM和GRU等变种，网络能够更好地捕捉长期依赖关系

深入探讨卷积神经网络（CNN）的基本概念及其在计算机视觉中的应用。你将了解CNN的工作原理，掌握它如何处理图像数据，学习如何通过CNN模型实现图像分类、检测与分割等任务。

深入了解深度学习的基本概念，探索神经网络的结构与工作原理。通过这一篇，你将掌握神经网络的基本构建块，并学会如何训练一个简单的神经网络。

本篇文章将介绍如何评估机器学习模型的性能，帮助你通过不同的评估指标全面衡量模型效果。此外，我们将详细讲解模型调优的常用技巧，包括交叉验证、网格搜索、随机搜索等方法，助你提升模型的准确度、鲁棒性和泛化能

在技术浪潮不断席卷的今天，医疗行业被认为是最有可能因人工智能（AI）发生深刻变革的领域之一。但这场变革并非一蹴而就，它是一段从算法研究室走向临床场景的漫长旅程。

监督学习、无监督学习、分类、回归、聚类、SVM、KNN、决策树、模型偏差、算法复杂度、实际适用场景.

帮助读者真正上手训练一个完整的机器学习模型。无需高深数学，不讲公式，直接用代码带你“跑通一次”AI项目的基础闭环：数据加载 → 模型训练 → 预测 → 评估。