通过标注数据集训练模型，实现精准预测和分类。常用算法包括线性回归、支持向量机、随机森林等。
专为图像处理设计的深度学习架构，通过卷积核提取空间特征，广泛应用于计算机视觉领域。
基于自注意力机制的神经网络架构，彻底改变了自然语言处理任务的性能基准。
通过试错机制与环境交互学习，适用于游戏AI、机器人控制等决策场景。
模拟自然选择过程的优化算法，适用于复杂系统的参数寻优问题。
生成对抗网络通过生成器与判别器的对抗训练，实现高质量数据生成。