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机器学习 根据作者 (Moghaddam 2019, p.25) 的说法，机器学习是人工智能最常见的用途，人工智能允许计算机自行处理数据。此外，根据研究人员 (Addo et al., 2020, p.22) 的说法，“机器学习研究算法的研究和构建，这些算法可以从数据中获利，并通过开发模型做出决策和预测。” 其主要目的是让系统做出不准确的预测。 机器学习是指机器通过使用数据来研究数据的能力。因此，无需编程即可执行特定任务。 机器学习用于教计算机识别模式，而无需任何定义的规则，等等。制定算法规则并做出预测。 Moghaddam (2019) 确定了三种类型的 ML，下面简要介绍： 这种监督学习的子类型依赖于现有数据来得出可预测的结论。 当 AI 代理在没有经过完成任务的训练的情况下给出可预测的结果时，就会发生无监督学习。强化学习是强化学习的一个子类型，它作为人工智能算法的训练器，检测奖励和惩罚，以便为任何障碍提供准确的解决方案。如上所述，图 2 描述了机器学习的分类。
人工智能在改善
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