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深度学习是监督式的还是非监督式的？
为什么重要：深度学习是监督式学习还是无监督式学习？深度学习可以是监督式学习、无监督式学习、半监督式学习、自监督式学习或基于强化式学习，这主要取决于用例是什么以及计划如何使用神经网络。
来源:人工智能+简介：
简介深度学习是机器学习和人工智能 (AI) 的一个子集，它利用技术进步让计算机以与人类相同的方式获取数据、知识和经验。统计和预测模型都是数据科学的一部分，也是深度学习的重要组成部分。深度学习对负责收集、分析和解释大量数据的数据科学家来说好处巨大。深度学习使这个过程更容易、更高效。
深度学习的概念可以表示为一种在最基本的层面上自动化预测分析的方法。传统的机器学习算法是线性的，而深度学习算法则以越来越复杂和抽象的层次结构层层堆叠。
深度学习可以是监督式、无监督式、半监督式、自监督式或基于强化式的，这主要取决于用例是什么以及计划如何使用神经网络。
深度学习可以是监督式、无监督式、半监督式、自监督式或基于强化式的，这主要取决于用例是什么以及计划如何使用神经网络。让我们更深入地理解这一点。以下是三个用例，我们可以从中了解如何使用深度学习方法。
深度学习是监督式还是无监督式？
深度学习是监督式还是无监督式？深度学习是人工智能 (AI) 的一种高级形式和机器学习的一个子集，它根据问题背景、可用数据类型和所需的特定结果利用监督和无监督学习技术。
用例 1。
用例 1。用例 2。
用例 2。使用神经网络，可以从图像中提取特征，然后应用无监督方法，例如 K 均值聚类。半监督深度网络可用于实现此目的。