一、監(jiān)督學習
????????監(jiān)督學習（Supervised Learning）是機器學習和人工智能中的一種算法學習訓練方式。它利用有標簽的數據（通常稱為訓練數據）作為輸入，訓練一個模型來學習輸入和輸出之間的關系。模型學習后可以用于預測新的、未見過的數據的輸出。這種學習方式的目標是找到一個函數，使其將輸入數據映射到輸出數據。監(jiān)督學習的例子包括分類、回歸、序列標注等任務。
二、無監(jiān)督學習
????????無監(jiān)督學習（Unsupervised Learning）是指從沒有標簽的數據中學習模型，該模型試圖發(fā)現數據內在的結構和模式，而不是預測輸出變量。無監(jiān)督學習的目標是發(fā)現數據之間的相似性或關聯性，使得類內差距最小化，類間差距最大化。無監(jiān)督學習的例子包括聚類、降維、異常檢測等任務。
三、強化學習
????????強化學習（Reinforcement Learning，RL）用于描述和解決智能體（agent）在環(huán)境的交互過程中通過學習策略達成回報最大化或實現特定目標的問題，是機器學習的范式和方法論之一，強化學習并不是某一種特定的算法，而是一類算法的統(tǒng)稱。不同于監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習，強化學習不要求預先給定任何數據，而是通過接收環(huán)境對動作的獎勵（反饋）獲得學習信息并更新模型參數。
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