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其實(shí)和我們?nèi)祟愐粯?，是通過專門的學(xué)習(xí)過程獲得的。專門的學(xué)習(xí)可以讓AI程序習(xí)得專門的規(guī)律或能力。之后AI程序運(yùn)行時，就可以依據(jù)習(xí)得的規(guī)律或能力，自主決策輸出。我們以大數(shù)據(jù)加持下的AI為例，把AI的學(xué)習(xí)過程通俗的解釋清楚。可以用三個關(guān)鍵詞來概括學(xué)習(xí)過程：數(shù)據(jù)，模型，模型實(shí)例(AI程序)1、數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含了某種規(guī)律，可能是數(shù)據(jù)之間(輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù))的規(guī)律，也可能是數(shù)據(jù)本身的結(jié)構(gòu)上的規(guī)律。不同類型的數(shù)據(jù)(結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，圖像，語音，文本)，蘊(yùn)含的規(guī)律不同。

機(jī)器學(xué)習(xí)是通過訓(xùn)練來提高預(yù)測準(zhǔn)確性的一種方法。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，算法通過接收已知示例的輸出來學(xué)習(xí)。它們會注意到預(yù)測結(jié)果與正確輸出之間的差異，并調(diào)整輸入的權(quán)重以提高預(yù)測的準(zhǔn)確性，直到達(dá)到優(yōu)化狀態(tài)。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)算法的特點(diǎn)是隨著經(jīng)驗的增加而改進(jìn)預(yù)測的質(zhì)量。數(shù)據(jù)的量越多，我們能夠創(chuàng)建更好的預(yù)測引擎（通常達(dá)到一個點(diǎn)）。機(jī)器學(xué)習(xí)方法有超過15種，每種方法使用不同的算法結(jié)構(gòu)來優(yōu)化基于接收到的數(shù)據(jù)的預(yù)測。深度學(xué)習(xí)是一種受歡迎的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，但還有其他一些方法雖然受到的關(guān)注較少，但在特定的使用情況下非常有價值。在豐富的文本樣式中讀懂字言字語。

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