数学、统计学和神经科学等。以下是AI运行的基本原理和关键组成部分： #### 1. **数据收集与预处理** - **数据收集**：AI系统需要大量的数据来学习和做出决策。数据可以来自各种来源，如传感器、数据库、互联网等。 - **数据预处理**：收集到的数据通常需要进行清洗、归一化和转换，以便于后续的分析和处理。预处理步骤包括去除噪声、处理缺失值、数据标准化等。 #### 2. **模型选择与训练** - **模型选择**：根据任务的不同，选择合适的机器学习模型。常见的模型包括线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等。 - **训练**：使用训练数据来训练模型。训练过程通常涉及优化算法，如梯度下降，以最小化...

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