接着上一期的AI术语小词典，文档君又如期而至，来给大家科普啦~
Machine Learning
机器学习
专业术语解释：
机器学习是人工智能的一个子领域，它使用算法和统计模型来使计算机系统能够自动地从数据中学习和改进，而无需进行明确的编程。机器学习算法通过训练数据来发现新的模式，并利用这些模式来对新数据进行预测或决策。
通俗易懂的解释：
Natural Language Processing
自然语言处理
专业术语解释：
自然语言处理是人工智能和语言学的一个交叉领域，它研究能实现人与机器之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理的应用包括文本分类、情感分析、机器翻译、语音识别等，旨在让计算机能够理解和生成人类语言。
通俗易懂的解释：
Neural Radiance Fields
自然语言处理
专业术语解释：
NeRF是一种基于深度学习的3D场景表示方法。它利用神经网络来学习从2D图像到3D场景的映射关系，从而能够重建出高质量的3D环境。NeRF在虚拟现实、增强现实和计算机视觉等领域有着广泛的应用前景。
通俗易懂的解释：
Multimodal
多模态
专业术语解释：
多模态是指涉及多种信息表示和交互方式的技术和方法。在人工智能领域，多模态技术可以整合文本、图像、语音等多种模态的信息，以提高系统的理解和生成能力。多模态技术在智能客服、智能家居、自动驾驶等领域有着广泛的应用。
通俗易懂的解释：
Objective Function
目标函数
专业术语解释：
目标函数是机器学习中的一个重要概念，它用于衡量模型在特定任务上的性能。目标函数通常是由损失函数和正则化项组成的，旨在找到能够最小化损失并满足一定约束条件的模型参数。通过优化目标函数，我们可以得到性能更优的机器学习模型。
通俗易懂的解释：
AI术语词典
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