人工智能会用到的常见英文

时间: 2024-06-12 22:07:28 浏览: 179
1. Artificial Intelligence (AI) 2. Machine Learning (ML) 3. Deep Learning (DL) 4. Natural Language Processing (NLP) 5. Computer Vision (CV) 6. Neural Networks 7. Robotics 8. Big Data 9. Data Science 10. Algorithm 11. Training Data 12. Testing Data 13. Supervised Learning 14. Unsupervised Learning 15. Reinforcement Learning 16. Decision Tree 17. Random Forest 18. Support Vector Machine (SVM) 19. Clustering 20. Regression 21. Classification 22. Feature Extraction 23. Feature Engineering 24. Convolutional Neural Network (CNN) 25. Recurrent Neural Network (RNN) 26. Generative Adversarial Network (GAN) 27. Artificial General Intelligence (AGI) 28. Explainable AI (XAI) 29. Computer Science 30. Cognitive Computing 31. Expert System 32. Fuzzy Logic 33. Swarm Intelligence 34. Internet of Things (IoT) 35. Cloud Computing 36. Edge Computing 37. Quantum Computing 38. Autonomous Systems 39. Cybersecurity 40. Ethics in AI
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⼈⼯智能常⽤英⽂缩写 时时刻刻保持⼀颗不断学习的⼼,要做⼀个有⼼⼈! ⼈⼯智能⾏业涉及到的英⽂缩写颇多,现总结如下。会不断保持更新,敬请各位⼩伙伴们关注~谢谢⼤家! 前⽅⾼能!!! 前⽅⾼能!!! ⼈⼯智能常⽤英⽂缩写 ⼀、科普篇: NLP:Natural Language Processing,⾃然语⾔处理; CV:Computer Vision,计算机视觉; BI:Business Intelligence,商业智能; RS:Recommender Systems,推荐系统; DS:Data Science,数据科学; KG:Knowledge Graph,知识图谱; KDD:Knowledge Discovery in Database,知识发现; ICDM:International Conference on Data Mining,国际数据挖掘⼤会; CVPR:Computer Vision and Pattern Recognition,计算机视觉与模式识别⼤会; ILSVRC:ImageNet Large Scale Visual Recongition Challenge,⼤规模图像识别⼤赛; ⼆、机器学习篇: TP:True Positive,真正类; FN:False Negative,假反类; FP:False Positive,假正类; TN:True Negative,真反类; AUC:Area Under Curve,曲线下⾯积; ROC:Receiver Operating Characteristic,受试者⼯作特征曲线; ROI:Return On Investment,投资回报⽐;Region Of Interest,感兴趣区域; MAE:Mean Absolute Error,平均绝对误差; MSE:Mean Square Error,均⽅误差; RMSE:Root Mean Square Error,均⽅根误差; MLE:Maximum Likelihood Estimation,最⼤似然估计; MAP:Maximum A Posterior Estimation,最⼤后验估计; SSR:Sum of Squares for Regression,回归平⽅和; SSE:Sum of Squares for Error,残差平⽅和; SST:Sum of Squares for Total,总偏差平⽅和(SST = SSR + SSE); DT:Decision Tree,决策树; RF:Random Forest,随机森林; CART:Classification And Regression Tree,分类回归树算法; MDL:Minimum Description Length,最⼩描述长度; REP:Reduced Error Ouring,错误率降低剪枝; RBF:Radial Basis Function,径向基函数; PCA:Principal Component Analysis,主成分分析(⼀种常⽤的⽆监督学习⽅法,属于降维⽅法); SVM:Support Vector Machine,⽀持向量机(⼀种⼆分类模型); TF-IDF:Term Frequency-Inverse Document Frequency,词频-逆向⽂档频率; LFM:Latent Factor Model,隐语义模型; LSA:Latent Semantic Analysis,潜在语义分析(⼀种⽆监督学习⽅法); PLSA:Probabilistic Latent Semantic Analysis,概率潜在语义分析模型(⼀种⽆监督学习⽅法); LDA:Latent Dirichlet Allocation,潜在狄利克雷分配(⼀种⽂档主题⽣成模型),Linear Discriminant Analysis,线性判别分析; QDA:Quadratic Discriminant Analysis,⼆次判别分析; LE:Laplacian Eigenmaps,拉普拉斯特征映射; LLE:Locally Linear Embedding,局部线性嵌⼊; VSM:Vector Space Model,向量空间模型; KNN:K-Nearest Neighbor,K最近邻分类算法; ANN:Approximate Nearest Neighbor,近似最近邻算法; MRF:Markov Random Field,马尔可夫随机场; HMM:Hidden Markov Model,隐马尔可夫模型(⼀种⽣成模型); EM:Expectation Maximization algorithm,期望极⼤算法,简称E

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