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人工(gōng )智能的核(🤝)心是机(jī )器学习(xí )(Machine Learning),它是一(yī )种通(tōng )过让计(jì )算机从数(🎑)据中学习并(bìng )改进自身性能的方法。机器学习可以分为监督学习、无监督学(xué )习和强化学(🍡)习三种(zhǒng )方式。在(zài )监(jiān )督学习中,计算(👛)机通过学(🚅)习已有的样本与(🚘)标签之间的关系,从而在新的(✈)数(shù )据(jù )上进(🌎)行(háng )预(yù )测(cè )或分类。无监督学习则是让计算机从未(wèi )标记(⛅)的数据中发(fā )现模式或结构。而强化学习则(zé )是(shì )通过与环(⚽)境(jìng )进行(háng )互动,使(shǐ )计算(suàn )机学会在特(tè )定的(de )环境(jìng )下采取最优(yōu )策略。

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