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你对AI有多少了解？小白必知的AI知识都在这里！你知道机器学习、监督学习、无监督学习和强化学习的区别吗？

先从AI的整体概念说起。简单来说，AI指的是能让机器像人一样拥有智能的技术和装备了这些技术的机器人。

AI有很多分支，而机器学习是实现AI的关键路径之一。

机器学习的核心在于给系统提供数据，让它自己找到最佳参数。这些数据叫作训练数据，系统会自动分析并优化自身，而不是依靠人工编写规则。比如，使用if...else语句的方式不属于机器学习。

机器学习可以进一步划分为三种类型：监督学习、无监督学习和强化学习。

监督学习需要预先准备好带有正确答案的数据，也就是所谓的标签。例如，把信封上的手写数字按类别分开就是典型的监督学习场景。这类学习包括两个阶段：训练和推断。

无监督学习则专注于从海量数据中找出隐藏的模式，比如根据客户的购买记录将其分成不同的群体。

强化学习主要用于制定动态系统的控制策略或设计对战博弈的方案。打个比方，学骑自行车的过程就很像强化学习——我们不知道具体原理，只能靠反复试验摸索出合适的方法。

强化学习没有现成的答案作为指导，但会有反馈机制。系统会根据执行结果获得正向或负向的奖励。比如，机器人在学走路时，走得越远得到的奖励就越多；摔倒了就会受到惩罚。系统会依据这些奖励调整行为，从而不断提升表现。

深度学习是机器学习的一部分，它借助多层神经网络模仿人脑复杂的思维过程。比如，分辨海星和海胆的系统就是一个例子。

以上就是关于AI、机器学习以及其分支的基础知识，希望能帮到你。