AI代理主要通过分析大量数据并采用统计方法来识别模式和趋势，以预测用户行为。这个过程的核心是机器学习算法，它们从历史用户交互、偏好和行为中学习。通过为这些算法提供包括过去购买、浏览历史和人口统计信息等特征的数据集，AI可以发现有助于其对未来

联邦学习通过增强数据隐私、增加透明度以及促进用户对个人信息的控制，影响了对人工智能系统的信任。在传统的机器学习方法中，数据通常以集中方式收集，这引发了对数据如何使用和存储的担忧。而联邦学习则允许在分布式设备网络中训练模型，而无需分享原始数据

识别最佳滞后涉及分析过去的值如何影响当前数据。自相关函数 (ACF) 和部分自相关函数 (PACF) 图是用于此目的的常用工具。ACF显示了不同滞后的相关性，而PACF则隔离了每个滞后的影响。这些图中的显著峰值表示要包括在模型中的潜在滞后。