人工智能与机器学习简介

简介：
《人工智能与机器学习简介》：本文将带领读者走进智能科技的世界，介绍什么是人工智能和机器学习，以及它们如何改变我们的生活。从基础概念到实际应用案例，帮助初学者快速入门这一激动人心的技术领域。 机器学习是一种通过数据训练计算机系统的技术，使它们能够自动识别模式并进行预测或决策。它是人工智能的一部分，主要关注于构建可以基于经验自我改进的算法。 ### 机器学习分类 **监督学习：** 在监督学习中，模型从输入特征到输出标签之间建立映射关系。常见的算法包括线性回归、支持向量机和神经网络等。这类方法通常应用于分类和回归问题。 **无监督学习：** 无监督学习不依赖于标注的数据，而是通过数据本身的结构来发现模式或规律。常用的算法有聚类（如K-means）以及降维技术（例如主成分分析PCA）。 **半监督学习：** 这种类型的学习结合了监督和非监督的方法，在训练过程中使用少量标记样本与大量未标记样本的组合，以提高模型性能。 **强化学习：** 通过让系统在环境互动中根据反馈调整行为来实现目标优化。常见的应用场景包括机器人控制及游戏AI等。