人工智能技术架构可以分为以下几个层次：
1. 数据层：这是人工智能系统的基础，包括数据采集、清洗、存储和预处理等环节。数据层的主要任务是确保输入到系统中的数据质量，以便后续的模型能够更好地学习和预测。
2. 特征层：在数据层的基础上，通过各种算法提取出有用的特征，以便于模型进行学习。特征层的主要任务是降低数据的维度，同时保留对分类或回归任务有帮助的信息。
3. 模型层：模型层是人工智能的核心，负责根据特征层提取的特征建立模型。常见的模型有线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等。模型层的主要任务是根据特征层提取的特征，选择合适的模型进行训练和预测。
4. 优化层：优化层主要负责调整模型参数，以提高模型的性能。常见的优化方法有随机梯度下降（SGD）、Adam、RMSProp等。优化层的主要任务是通过调整模型参数，使模型在训练集上达到最优性能。
5. 评估层：评估层主要负责评估模型的性能，包括准确率、召回率、F1值等指标。评估层的主要任务是通过实际数据集上的测试，评估模型在未知数据上的表现。
6. 部署层：部署层主要负责将训练好的模型部署到生产环境，供用户使用。部署层的主要任务是将模型集成到应用程序中，使其能够实时处理用户请求。
7. 监控层：监控层主要负责监控系统的运行状态，及时发现并处理异常情况。监控层的主要任务是通过日志、报警等方式，确保系统的稳定运行。
8. 交互层：交互层主要负责与用户进行交互，提供友好的用户界面。交互层的主要任务是通过图形用户界面（GUI）或命令行接口（CLI），让用户方便地使用人工智能系统。
9. 安全层：安全层主要负责保护系统免受攻击，确保数据的安全。安全层的主要任务是通过加密、访问控制、审计等手段，防止恶意攻击和数据泄露。
10. 服务层：服务层主要负责将人工智能系统部署到云平台或其他分布式环境中，实现服务的自动化和可扩展性。服务层的主要任务是将人工智能系统与其他服务进行集成，实现资源的共享和协同工作。
