训练与识别

训练与识别是人工智能领域的两个重要环节。训练是通过向模型提供大量数据，让模型从中学习规律和特征，从而提高其预测和决策能力的过程。而识别则是利用已经训练好的模型，对新的数据进行分类、标记或预测的过程。训练和识别相辅相成，训练为识别提供了基础，识别又可以反馈到训练中，不断优化和完善模型。在实际应用中，训练与识别的效率和准确性直接影响到人工智能系统的性能和用户体验。因此，如何提高训练与识别的效果，是人工智能研究和发展的重要课题。