AI技术：定义、应用与未来趋势

人工智能（Artificial Intelligence，AI）指通过计算机模拟人类智能的技术，涵盖机器学习、自然语言处理、计算机视觉等领域，目标是实现感知、推理、学习、规划和决策等能力。

machine-learning-101 (机器学习 101)

从Scikit-learn工具库实践开始，重点理解偏差-方差权衡、过拟合/欠拟合等概念。下一步可探索决策树、KNN等基础算法。机器学习是人工智能的核心领域，通过算法让计算机从数据中学习规律，实现预测或决策。

大数据架构中的AI赋能：从数据平台到智能决策的演进

本文旨在深入探讨大数据架构与人工智能技术的融合演进过程，分析AI如何赋能大数据平台实现从数据存储到智能决策的跨越。我们将覆盖从基础数据平台建设到高级智能应用的全生命周期，重点关注技术架构演进和关键实现技术。文章将从大数据架构的基础概念开始，逐步引入AI赋能的技术路径，分析核心算法原理，展示实际应用案例，并探讨未来发展趋势。最后提供总结和思考题，帮助读者巩固所学知识。大数据架构：处理海量数据的系统设