人工智能的关键分支解析
1.机器学习（ML）
机器学习(ML) 是一种让计算机通过查看数据并从中学习来学习并更好地完成任务的方法，就像人类从经验中学习一样。我们不会为计算机提供每件事的分步说明，而是给它提供大量示例，让它自己解决问题。
定义： 机器学习是关于创建通过从经验和数据中学习自动改进的计算机程序。
例如，如果你给计算机提供大量有关天气模式的数据，它就可以开始自行预测天气。机器学习为我们每天使用的东西提供支持，例如 Netflix 推荐或手机上的预测性文本建议。
机器学习能做什么？
机器学习可以做很多事情，包括：
图像和语音识别： 它可以识别照片中的人脸或将口头语言转换为文本。
预测分析： 它可以根据过去的数据预测可能发生的情况，例如预测销售额或预测客户下一步可能购买什么。
推荐系统：、产品或音乐等。
机器学习的类型
机器学习主要有几种类型：
监督学习： 计算机从标记数据中学习。例如，你展示标记为“猫”和“狗”的图片，它就会学会分辨新图片中的差异。
无监督学习：计算机查看没有标签的数据并自行找到模式，例如将相似的事物分组。
强化学习： 这就像用奖励和惩罚来训练宠物。计算机做 华人澳洲数据 出决定，获得反馈（好或坏），并努力获得最佳结果。它用于游戏和教导机器人。
机器学习中的重要算法
机器学习使用不同的方法来学习和做出预测，例如：
决策树：这就像一个根据问题做出决策的流程图。
支持向量机（SVM）：它将数据分成不同的组以进行预测。
神经网络： 受到我们大脑工作方式的启发，它非常适合完成诸如识别面部或理解语音等任务。
k-最近邻 (k-NN)：它查看数据中最接近的示例来做出决策。
机器学习有助于让技术更加智能。通过从数据中学习，计算机可以做出更好的选择和预测，从而帮助我们处理生活的方方面面，从推荐接下来要看的内容到理解我们说的话！