只能解决预定义的问题，不能解决抽象的问题
能够解决需要高级人类智慧的抽象问题
能够运用推理做出决定
不适合需要创造力的自动化任务
适合需要创造力的自动化任务
无法在字段之间切换
可以像人类一样在各个领域之间切换
需要针对新任务进行优化
可以自行学习和适应
适用于基本通信
可以进行类似人类的交流
人工智能训练模型
经过训练的人工智能系统可以执行特定任务。它们通过从数据中学习模式来实现这一点。用于训练的模型是算法或架构，它们构成了各种人工智能应用程序的骨干。这些人工智能训练模型可以具有独特的学习方法。
以下是一些人工智能（AI）训练模型——
深度神经网络
它们的结构和功能与人脑相似。这些网络具有相互连接的节点和神经元，输入从一个神经元处理到另一个神经元。由于层之间有多个隐藏层，它们可以从数据中学习复杂的模式。
线性回归
它是一种简单且广泛使用的 AI 训练模型，用于预测连续结果。该模型 波斯尼亚和黑塞哥维那电报号码数据库 假设输入和输出之间存在线性关系。基于先前数据的销售预测就是线性回归模型的一个很好的例子。
逻辑回归
对于二元情况，这是一个有效的模型。它可以预测分类结果的概率。决定申请人是否应该获得贷款批准的金融应用程序是逻辑回归模型的一个很好的用例。
决策树
它们是用于回归和分类任务的强大 AI 学习模型。决策树的工作方式与流程图中的节点非常相似。顾名思义，该模型具有树状结构，其中数据被分成子集以进行决策。