机器学习类型解释：监督式、无监督式等

机器学习类型：2026 年综合指南

机器学习 (ML) 已成为现代人工智能的核心，为从推荐引擎到自动驾驶汽车的一切提供动力。然而，并非所有机器学习都是一样的。不同的学习范式解决不同的问题，选择正确的学习类型可以决定一个项目的成败。作为领先的人工智能平台，Clarifai 提供各种机器学习类型的工具，从监督分类模型到尖端生成代理。本文深入探讨了机器学习的类型，总结了关键概念，强调了新兴趋势，并提供了专家见解，以帮助您驾驭 2026 年不断发展的机器学习格局。

快速摘要：了解景观

ML 类型

高级目的

典型用例

Clarifai 集成

监督学习

从带标签的示例中学习，将输入映射到输出

垃圾邮件过滤、欺诈检测、图像分类

预先训练的图像和文本分类器；自定义模型训练

无监督学习

发现未标记数据中的模式或组

客户细分、异常检测、降维

嵌入可视化；特征学习

半监督学习

利用小型标记集和大型未标记集

语音识别、医学成像

使用未标记数据引导模型

强化学习

使用奖励通过与环境的交互来学习

机器人、游戏、动态定价

用于优化的代理工作流程

深度学习

使用多层神经网络学习分层表示

计算机视觉、NLP、语音识别

卷积主干，基于变压器的模型

自监督和基础模型

对未标记数据进行预训练；微调下游任务

语言模型（GPT、BERT）、视觉基础模型

网格 AI 模型中心，检索增强生成

迁移学习

将知识从一项任务应用到另一项任务

医学成像，领域适应

用于微调和公平性审核的模型构建器

常见问题解答