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机器学习的问题 (30)
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如何设计一个能够持续学习和适应新环境的AI系统？(终身学习/持续学习)
更新时间
9/17/2025
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监督学习和无监督学习是什么意思？
更新时间
9/17/2025
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什么是训练数据和测试数据？它们各自有什么作用？
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9/17/2025
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人形机器人能否通过观察人类行为学习新技能？（模仿学习）
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9/17/2025
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贝叶斯定理在机器学习中有哪些应用？例如朴素贝叶斯分类器。
更新时间
9/17/2025
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自监督学习（Self-supervised Learning）的兴起对未来AI发展有什么影响？
更新时间
9/17/2025
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什么是自然语言处理（NLP）？请列举几个NLP的应用实例。
更新时间
9/17/2025
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什么是损失函数（Loss Function）？它在模型训练中有什么作用？
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9/17/2025
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什么是因果推断（Causal Inference）？ 它与传统的预测性建模有什么根本区别？
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9/17/2025
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什么是生成对抗网络（GAN）？它如何生成新数据？
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9/17/2025
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什么是迁移学习（Transfer Learning）？其优势有哪些？
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9/17/2025
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什么是过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）？如何避免它们？
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9/17/2025
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什么是特征？在人工智能中它指的是什么？
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9/17/2025
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什么是优化器（Optimizer）？例如，梯度下降是如何工作的？
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9/17/2025
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什么是回归问题？请举例说明。
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9/17/2025
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什么是交叉验证（Cross-validation）？它为何如此重要？
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9/17/2025
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什么是数据？为什么AI需要大量数据？
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9/17/2025
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什么是深度学习（DL）？它与传统机器学习有何不同？
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9/17/2025
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什么是特征工程（Feature Engineering）？它为何对模型性能至关重要？
更新时间
9/17/2025
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如何解释深度学习模型的预测结果（可解释AI/XAI）？有哪些方法可以实现？
更新时间
9/17/2025