例如，在房价预测中，我们首先需要收集有关房屋的数据，例如位置、房屋大小、房间数、平方英尺等。接下来，我们需要收集这些房屋的价格数据。有了来自数千个房屋的数据（包括其特征和价格），我们可以训练监督式机器学习模型，根据可用数据预测新房的价格。
在无监督机器学习模型中，程序在未标记的数据中寻找模式。
这些模型可以寻找数据中难以手动发 柬埔寨电话号码数据 现的模式和趋势。例如，无监督机器学习程序会扫描给定时间段内的在线销售情况，并识别人们未明确寻找的独特购买习惯。
强化机器学习
机器学习的这个子类别利用自身的经验进行学习。
该算法通过反复试验发现和分析数据，并决定哪些行动会带来更高的回报。例如，强化学习可以通过告诉机器何时做出正确决定来训练自动驾驶汽车。这有助于它随着时间的推移而学习并记录未来应该采取哪些行动。
人工智能和机器学习有什么区别？
人工智能和机器学习经常互换使用。
但人工智能是模拟人类思维的更广泛概念，机器学习只是实现人工智能的机制之一。理论上，人们可以使用传统编程来创建人工智能，但这需要一种非常复杂的算法。