2. 模型配置：JSON 可用于配置机器学习模型的超参数和其他设置，例如学习率、批次大小和模型架构。
3. 模型保存和加载：训练好的机器学习模型可以序列化为 JSON 格式，以便以后加载和重复使用。
4. API 集成：JSON 是许多用于提供机器学习服务的 Web API 的默认数据格式，允许开发人员轻松地将 AI 功能集成到他们的应用程序中。
JSON 与 AI 驱动的决策
JSON 的灵活性和标准化使其成为 AI 驱动的决策的宝贵工具。通过将数据存储为 JSON，组织可以：
- 创建可扩展的系统：JSON 使得根据不断增长的数据集训练和部署机器学习模型变得容易。
- 实现实时决策：JSON 的高效性允许在需要快速响应的情况下进行实时数据分析和决策制定。
- 提高协作：JSON 提供了一个标准化的数据表示形式，便于团队成员在项目中共享和交换信息。
结论
JavaScript JSON 是人工智能领域数据交换的基石。其轻巧性、灵活性、跨平台兼容性和广泛的应用范围使其成为机器学习模型和算法与外部世界之间通信的理想格式。通过利用 JSON，组织可以构建可扩展、高效和协作的 AI 驱动的决策系统。
