Loan Database

虽然监督学习模型使用人工标记的数据，但无监督学习模型使用的是未标记的数据。同样，在强化学习模型中，人工智能可以与其环境进行交互，而深度学习模型则依赖于人工神经网络。

4.训练模型
选定模型后，工程师即可开始训练。在训练中，数据被输入到选定的AI模型中。基于训练，AI模型学习识别模式并执行计算。使用的数据量和所选模型的类型将决定训练时间。

5.测试和评估
测试和评估的目的是检查 AI 模型的准确性和精确度。它还有助于了解其运行情况。在此阶段，将对大型数据集进行测试、评估，并通过新训练的 AI 模型运行。

6.模型优化
测试输出可能并不总是符合预期。有时，训练员可能会 波斯尼亚和黑塞哥维那电报号码数据库 注意到数据质量差、偏差或 AI 无法捕捉数据模式等错误。这些情况表明该模型尚未有效，需要进一步优化。通过模型优化，测试人员需要调整模型的节点和神经层或更新 AI 算法。

7.部署
优化有助于改善模型的输出。当这种情况发生时，表明模型已准备好部署。这是将 AI 模型集成到设备、应用程序和系统中的阶段。

存在各种人工神经网络 (ANN)，每个网络都有独特的结构和功能。这些网络是现代人工智能应用的基础。如果没有它们，人工智能系统和工具就不会如此有效。

以下是常见的人工神经网络类型——

前馈神经网络
这是一种基本的人工神经网络，数据或输入以单向传输。在这个网络中，数据通过输入层进入，通过输出层输出。