機器學(xué)習(xí)是AI的一個子集，通常分為兩大類：有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。
監(jiān)督學(xué)習(xí)
教學(xué)AI系統(tǒng)的常用技術(shù)是通過使用大量帶標(biāo)簽的示例來訓(xùn)練它們。這些機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)被饋入大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)已被注釋以突出顯示感興趣的功能。這些照片可能被標(biāo)記為照片以表明它們是否包含狗或帶有腳注的書面句子，以表明“低音”一詞與音樂還是魚類有關(guān)。經(jīng)過培訓(xùn)后，系統(tǒng)便可以將這些標(biāo)簽罐應(yīng)用于新數(shù)據(jù)，例如應(yīng)用于剛剛上傳的照片中的狗。
通過示例教學(xué)機器的過程稱為監(jiān)督學(xué)習(xí)，并且標(biāo)記這些示例的角色通常由 在線工作人員執(zhí)行，并通過諸如Amazon Mechanical Turk之類的平臺雇用。
訓(xùn)練這些系統(tǒng)通常需要大量的數(shù)據(jù)，有些系統(tǒng)需要搜尋數(shù)百萬個示例來學(xué)習(xí)如何有效地執(zhí)行任務(wù)-盡管在大數(shù)據(jù)和廣泛的數(shù)據(jù)挖掘時代，這越來越有可能。訓(xùn)練數(shù)據(jù)集龐大且規(guī)模不斷擴大 Google的Open Images Dataset擁有約900萬張圖像，而其帶有標(biāo)簽的視頻存儲庫YouTube-8M鏈接了700萬個帶有標(biāo)簽的視頻。ImageNet是這類早期數(shù)據(jù)庫之一，擁有超過1400萬張分類圖像。該文件經(jīng)過兩年的編寫，由近50,000人（其中大部分是通過Amazon Mechanical Turk招募的）匯集在一起的，他們檢查，分類并標(biāo)記了將近10億張候選圖片。
從長遠來看，與龐大的計算能力相比，訪問具有大量標(biāo)記數(shù)據(jù)集的重要性可能不那么重要。近年來，Generative Adversarial Networks（GAN）展示了向機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)饋送少量標(biāo)記數(shù)據(jù)的方式，然后可以生成大量新鮮數(shù)據(jù)來自學(xué)。
這種方法可能會導(dǎo)致半監(jiān)督學(xué)習(xí)的興起，在這種情況下，系統(tǒng)可以使用遠遠少于當(dāng)今使用監(jiān)督學(xué)習(xí)的訓(xùn)練系統(tǒng)所需要的標(biāo)記數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)如何執(zhí)行任務(wù)。
無監(jiān)督學(xué)習(xí)
相比之下，無監(jiān)督學(xué)習(xí)則使用另一種方法，即算法嘗試識別數(shù)據(jù)中的模式，尋找可用于對數(shù)據(jù)進行分類的相似性。
一個例子可能是將重量相似的水果或發(fā)動機尺寸相似的汽車聚集在一起。
該算法并非預(yù)先設(shè)置為挑選特定類型的數(shù)據(jù)，它只是尋找可以根據(jù)其相似性進行分組的數(shù)據(jù)，例如Google News每天將相似主題的故事分組在一起。
強化學(xué)習(xí)
強化學(xué)習(xí)的粗略類比是當(dāng)寵物在表演把戲時獎勵其零食。
在強化學(xué)習(xí)中，系統(tǒng)嘗試根據(jù)其輸入數(shù)據(jù)最大化獎勵，基本上要經(jīng)過反復(fù)試驗的過程，直到獲得最佳結(jié)果。
強化學(xué)習(xí)的一個例子是Google DeepMind的Deep Q網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò) 已被用于在各種經(jīng)典視頻游戲中實現(xiàn)最佳人類表現(xiàn)。系統(tǒng)從每個游戲中獲取像素，并確定各種信息，例如屏幕上對象之間的距離。
通過查看每個游戲中獲得的分數(shù)，系統(tǒng)會建立一個模型，該模型的動作將在不同情況下使分數(shù)最大化，例如，在視頻游戲Breakout的情況下，應(yīng)將球拍移至其中以攔截球。
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