AI模型类型：机器学习与深度学习的分类

人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，它旨在创造能够模仿人类智能行为的系统。AI可以分为机器学习（Machine Learning, ML）和深度学习（Deep Learning）两大类。

1. 机器学习：

机器学习是一种让机器通过学习数据来改进其性能的技术。它可以分为监督学习、无监督学习和半监督学习三类。

• 监督学习：在监督学习中，我们为每个输入数据提供对应的输出标签。训练过程就是让模型通过这些输入和输出来学习到正确的预测。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。
• 无监督学习：在无监督学习中，我们没有给模型提供任何标签，而是让模型通过分析数据内部的模式来进行学习。常见的无监督学习算法包括聚类、降维、主成分分析等。
• 半监督学习：半监督学习结合了有监督学习和无监督学习的优势，它使用少量的带标签的数据和大量的未标记数据来进行学习。常见的半监督学习算法包括SVM、K-means等。

2. 深度学习：

深度学习是一种特殊的机器学习方法，它试图模拟人脑的工作方式，通过多层次的神经网络来学习数据的复杂特征。深度学习可以分为卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等。

• CNN：CNN是一种专门用于图像识别的深度学习模型，它通过多层卷积核对图像进行特征提取，然后将提取的特征传递给下一层进行分类。
• RNN：RNN是一种处理序列数据的深度学习模型，它可以捕捉输入序列中的长期依赖关系。常见的RNN模型包括LSTM和GRU。
• LSTM：LSTM是一种改进的RNN模型，它可以解决传统RNN在处理长序列数据时的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM通过引入门控机制来控制信息的传播和遗忘，从而更好地处理序列数据。

总的来说，机器学习和深度学习是两种不同的AI技术，它们各有优缺点。机器学习更适用于处理大规模的不平衡数据集，而深度学习则更适合处理复杂的非线性关系。在实际的应用中，我们可以根据具体的问题场景选择适合的AI技术。