计算机视觉‌ 人工智能入门详解——机器学习

人工智能入门详解——机器学习

A、机器学习定义：让计算机和人类一样，通过学习来预测结果。

B、机器学习的分类

‌监督学习（ ）‌：使用已标记的数据进行训练，每个输入数据都有对应的输出标签。模型学习输入与输出之间的映射关系。主要任务包括分类和回归。常见算法有线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）等。

‌无监督学习（ ）‌：使用未标记的数据进行训练。模型通过找到输入数据中的模式来进行学习。主要任务包括聚类和降维。常见算法有K均值聚类、主成分分析（PCA）、t-SNE等。

‌半监督学习（Semi- ）‌：利用少量标注数据和大量无标注数据进行学习的模式。结合了监督学习和无监督学习的优点。

‌强化学习（ ）‌：通过与环境的交互学习，智能体通过采取行动获得奖励或惩罚，以最大化累积奖励。常见算法有Q学习、深度Q网络（DQN）、策略梯度方法等。

C、机器学习可以应用于多个领域，包括但不限于：

‌自然语言处理‌：用于文本分析、情感分析等。

‌计算机视觉‌：用于图像识别、物体检测等。

‌机器人‌：用于路径规划、避障等。

‌自动程序设计‌：用于代码生成、自动化测试等。

‌智能搜索‌：用于信息检索、推荐系统等。

‌数据挖掘‌：用于市场分析、用户行为分析等。

‌专家系统‌：用于决策支持、故障诊断等。

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