机器学习 (Machine Learning)
机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够通过经验自动改进性能，而无需显式编程。ML算法通过分析数据来识别模式并做出预测或决策。
示例：垃圾邮件过滤器通过学习大量邮件样本，自动识别并过滤垃圾邮件。
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AI术语是指在人工智能领域中使用的专业词汇和概念，它们是理解和交流AI技术的基础。随着人工智能技术的快速发展，掌握这些术语对于从事相关工作的专业人士和普通学习者都至关重要。
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机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够通过经验自动改进性能，而无需显式编程。ML算法通过分析数据来识别模式并做出预测或决策。
深度学习是机器学习的一个子集，使用多层神经网络（称为深度神经网络）来模拟人脑处理数据和创建用于决策的模式。它能够处理复杂的非线性关系。
神经网络是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型，由相互连接的节点（神经元）组成，能够学习和识别复杂的数据模式。
自然语言处理是AI的一个分支，专注于计算机与人类语言之间的交互，包括理解、解释和生成人类语言的能力。
计算机视觉使计算机能够从数字图像、视频和其他视觉输入中获取高层次的理解，并执行相关任务，如物体识别和运动分析。
强化学习是一种机器学习方法，其中智能体通过与环境互动来学习最优行为策略，根据其行为获得的奖励或惩罚来调整策略。
监督学习是从标记的训练数据中学习函数，将输入映射到输出的过程。算法在学习过程中会得到正确答案的指导。
无监督学习是在没有标记输出的数据中发现隐藏模式的学习方法。算法需要自己找出数据的结构和规律。
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