1.背景介绍
1. 背景介绍
在过去的几年里，人工智能（AI）技术的发展迅速，尤其是大模型（Large Models）在自然语言处理（NLP）、计算机视觉等领域取得了显著的成功。这些大模型通常是基于深度学习（Deep Learning）技术构建的，并且通过大量的数据和计算资源进行训练。在本章中，我们将深入探讨AI大模型的基本原理，特别关注无监督学习（Unsupervised Learning）的核心概念、算法原理和最佳实践。
2. 核心概念与联系
在深度学习中，机器学习（Machine Learning）是一种自动学习或改进模型的方法，通常用于分类、回归、聚类等任务。机器学习可以分为监督学习（Supervised Learning）和无监督学习（Unsupervised Learning）两类。监督学习需要大量的标签数据来指导模型学习，而无监督学习则没有标签数据，模型需要自行从数据中发现结构和模式。
无监督学习的核心概念包括：
聚类（Clustering）：将数据分为多个组，使得同一组内数据点之间的距离较小，同时组间距离较大。 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）：将高维数据降维，找到数据中最大的方向性。 自组织地图（Self-Organizing Map, SOM）：通过