第二部分：AI Agent 的基础

第五章. 构建 AI Agent 的技术

5.1 机器学习与深度学习

核心概念

  1. 机器学习（ML）

    • 定义：通过算法从数据中学习模式并做出预测或决策的技术。
    • 关键分类：
      • 监督学习（如分类、回归）
      • 无监督学习（如聚类、降维）
      • 半监督学习（结合少量标注数据与大量未标注数据）

  2. 深度学习（DL）

    • 定义：基于多层神经网络的机器学习子领域，擅长处理高维数据（如图像、语音）。
    • 核心结构：
      • 前馈神经网络（FNN）
      • 卷积神经网络（CNN）（适用于空间数据）
      • 循环神经网络（RNN）（适用于时序数据）

在 AI Agent 中的应用

  • 感知任务：
    • 使用 CNN 处理视觉输入（如自动驾驶中的物体检测）。
    • 使用 RNN 或 Transformer 处理语音或文本输入（如聊天机器人）。
  • 决策任务：
    • 强化学习（RL）结合深度神经网络（即深度强化学习，如 AlphaGo）。
    • 生成对抗网络（GAN）用于模拟环境或生成策略。

关键技术挑战

  • 数据依赖：需大量高质量数据训练模型。
  • 计算资源：深度学习模型训练需要高性能 GPU/TPU。
  • 过拟合风险：需通过正则化、数据增强等技术缓解。

工具与框架示例

  • Scikit-learn（传统机器学习库）
  • TensorFlow/PyTorch（深度学习框架）
  • Keras（高层神经网络 API）

案例

  • 监督学习案例：垃圾邮件分类器（使用朴素贝叶斯或 SVM）。
  • 深度学习案例：AI 游戏 NPC 的行为预测（使用 LSTM 网络）。

提示：实际开发中，需根据任务复杂度选择 ML 或 DL——简单结构化数据可能仅需传统 ML，而复杂非结构化数据（如自然语言）通常需要 DL。


此内容严格遵循提纲主题，涵盖技术定义、应用场景、挑战及工具，适合作为书籍的技术章节。
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