不同AI學習方法之間有什么關系？很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。
監控學習，也就是人們常說的分類，它是通過已有的訓練樣本(即已知的數據和相應的輸出)來獲得一個最優的模型(它屬于某一函數的集合，并且最優的表示在某一評估準則下是最好的)。
再次利用該模型，將所有的輸入映射到相應的輸出上，對輸出進行簡單的判斷，從而達到分類的目的，同時也達到了對未知數據分類的目的。
例如，我們在幼兒園時經常做的一項活動就是看圖識字，老師會給我們看很多圖片，下面配文字，時間長了，腦子里就會形成抽象的概念，兩角一尾，胖胖的(特點)…這種動物是牛；圓、黃、亮、掛在天上…是太陽。當我們再次看見相似的事物時，我們就會認出它，即使它與我們之前看到的并不完全相同，但與我們大腦中形成的概念相符
無監督學習是另一種被廣泛研究的學習方法，它不同于監督學習的地方在于，我們之前沒有任何訓練樣本，而是需要直接模擬數據。
舉例來說，如果需要將下面的方塊和圓圈分為兩類，而又不需要訓練集，那么將如何進行分類？
無監督學習是指在不知道數據集分類的情況下對數據進行特征搜索。
在機器學習的基礎上發展起來的深度學習是一個新的領域，它是由人腦結構所啟發的神經網絡算法以及模型結構的深度發展而來的，并且隨著大數據和計算能力的不斷提高而產生的一系列新算法。
作為機器學習的一個延伸，深度學習被應用于圖像處理、計算機視覺、自然語言處理和語音識別等領域。
從2006年到現在，學術界和產業界在深度學習的研究和應用方面的合作已經在上述領域取得了突破性進展。作為一個例子，基于圖像網絡的經典目標識別競賽，它超越了所有傳統算法，獲得了前所未有的精度。
強化學習也是機器學習的一個重要分支，它通過觀察學習如何做出動作。每一個行為都會對環境產生影響，而學習對象是通過觀察周圍環境的反饋來作出判斷的。
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