—人工智能的 学习方式—
9 机器学习（Machine Learning）
根据亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）1959年提出的定义，机器学习研究和构建的是一种特殊算法（而非某一个特定的算法），能够让计算机自己在数据中学习从而进行预测。机器学习按照训练方法大致可以分为三类：监督式学习、无监督式学习和强化学习。监督式学习根据已知的输入和输出训练模型，让模型能够预测未来输出；无监督式学习不给出正确答案，机器的任务是从输入数据中找出隐藏模式或内在结构；强化学习更接近生物学习的本质，关注的是智能体如何在环境中采取一系列行为。
10 人工神经网络（Artificial Neural Network）
一种教计算机以人脑运转的方式处理数据的架构。它是一个具有相连节点层的计算模型，其分层结构与大脑中的神经元网络结构相似，计算机使用该系统来从错误中进行学习并不断改进。人工神经网络可以尝试解决复杂的问题，特别适合执行模式识别，用以识别语音、视觉和控制系统中的对象或信号并对其分类。神经网络既可以是监督式也可以是非监督式学习，取决于训练集是否对输出结果进行标注。
11 深度学习（Deep Learning）
深度学习是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。与特征学习相对，表征学习不只让机器认识特征，也学习如何有效提取特征，可以理解为“教机器如何学习”。深度学习与20世纪90年代由认知神经科学研究者提出的大脑发育理论（尤其是皮层发育理论）密切相关，即大脑中的神经元组成相互连接的不同层次，层层传递信息。此处的“深度”是指使用多层神经网络，构建和人类大脑相似的结构。深度学习常常被看作是通向真正的人工智能的重要一步，目前它最广为人知的应用包括人脸识别和语音识别。
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