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人工智能作为当今科技发展的重要驱动力，已经形成了多种成熟的算法体系。从最初的机器学习算法，到如今火热的深度学习，再到能够自主决策的强化学习，以及处理人类语言的自然语言处理技术，每一种算法都在不同领域发挥着重要作用。
机器学习算法是人工智能的基础。监督学习通过标记数据训练模型，如决策树通过特征分割数据，支持向量机寻找最优分类边界。无监督学习则从无标记数据中发现隐藏模式。这些算法在图像识别、文本分类、推荐系统等领域广泛应用。
深度学习是机器学习的重要分支，通过构建多层神经网络来模拟人脑的学习过程。每个神经元接收输入信号，通过权重计算和激活函数处理后传递给下一层。深度网络能够自动提取数据的抽象特征，在图像识别、语音处理、自然语言理解等领域取得了突破性进展。
强化学习是一种通过试错学习的算法范式。智能体在环境中执行动作，根据获得的奖励信号调整策略。Q学习算法通过维护状态-动作价值表来学习最优策略，而策略梯度方法直接优化策略函数。强化学习在游戏AI、机器人控制、推荐系统等领域展现出强大能力。
自然语言处理和计算机视觉是人工智能的两大重要应用领域。自然语言处理通过分词、词向量、注意力机制等技术让计算机理解文本语义。计算机视觉则通过卷积神经网络提取图像特征，实现目标识别和图像理解。这些技术推动了机器翻译、智能问答、自动驾驶等应用的发展。