在人工智能的研究和应用中，机器学习模型评估与优化是非常关键的环节。一个好的模型不仅需要有高的准确性，还需要能够适应不同的数据集和场景，这就要求我们必须具备评估和优化机器学习模型的技能。

1. 模型评估：衡量标准与方法

在进行机器学习项目之前，我们首先需要明确我们的目标是什么。这个目标可能是预测某个变量、分类事物或者生成文本等。在确定了目标之后，我们就可以开始考虑如何来衡量我们的模型性能了。常见的评价指标包括精度（Precision）、召回率（Recall）以及F1分数等，它们分别衡量的是正确分类或预测出的正例数量占总真实正例数量、正确分类或预测出的负例数量占总真实负例数量以及两者折中的值。

除了这几个基础指标之外，还有一些其他更为复杂但也很重要的指标，比如AUC-ROC曲线下的面积（AUC），它可以帮助我们理解不同类别之间的一般性能。这些建议提供了一种全面的视角来看待我们的模型表现，并且它们通常被用于选择最合适的人工智能技术以解决特定的问题。

2. 超参数调优：寻找最佳配置

超参数调整是一项至关重要的人工智能任务，因为这些参数直接影响到算法运行时所采用的策略。一旦选择了合适的超参数，就能提高整个系统对新数据集或场景变化更加稳定地工作。这涉及使用交叉验证技术，通过多次重复实验并记录结果，以减少随机性因素对最终结果造成影响。此外，对于某些算法，如梯度下降，可以使用网格搜索、随机搜索甚至是贝叶斯优化来找到最佳组合。

3. 正则化技巧：防止过拟合

当训练过程中，如果模型太过依赖于训练数据，而不是捕捉到更广泛模式，那么这种现象称为过拟合。在此情况下，即使在未见过的问题上，性能也会非常差。为了避免这一问题，一种有效的手段就是引入一些额外约束，使得网络变得更加通用，这便是正则化手段的一个体现。L1和L2正则化，以及Dropout技术都是常用的工具，用以限制权重大小并增加网络鲁棒性，从而降低过拟合风险。

4. 特征工程：提取有价值信息

特征工程是一门艺术，它涉及从原始数据中提取出那些能够帮助算法做出更好决策的特征。如果没有恰当地设计输入向量，那么即使有着强大的推理能力，但由于缺乏足够信息源，无论多么先进的人工智能系统都无法发挥其潜力。在这个领域内，不同类型的问题往往需要采用不同的方法去发现隐藏在原始数据深处的小宝藏，比如PCA降维、主成分分析（PCA）、逐步回归等都是处理特征工程时不可或缺的手段之一。

5. 模型解释性：透明度与可信度

尽管深层学习已经取得了巨大成功，但它们通常被认为是不透明且难以解释。这是一个挑战，因为如果AI系统不能给出为什么做出了决定的话，它们就不会被人们接受。而新的研究方向，如局部解释(LIME)试图通过模拟简单易懂的情境来提供对复杂决策背后的逻辑的一致了解。此外还有SHAP值，也是一种尝试将黑箱式AI转换为白箱式AI方案，其核心思想是在保持整体效果的情况下最大程度减少每个单独变量对于输出结果贡献作用的小工具箱里包含许多这样的工具，有助于提升用户信任感，同时也有利于进一步改进这些系统，以实现更高级别的人工智能需求满足水平。

综上所述，在探索“人工智能需要学哪些技术”时，虽然存在诸多挑战，但通过不断创新和改进，我们已经掌握了一系列关键技能，如编程语言、高级数学概念、大规模计算能力、数据库管理以及人脸识别等。但即使拥有这些优势，没有有效地评估并优化我们的机器学习模型，则任何投资都将难以为继。因此，在今后的人工智能发展道路上，加强这些技能尤为重要，并且应该继续追求新的可能性，以保证我们能迈向更高效率，更安全可靠的人工智能时代。