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随着互联网的不断发展，越来越多的企业都引入了人工智能等互联网技术，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，机器学习的类型与应用分析。
监督学习
有预定义的数据集来训练你的程序
根据训练数据，程序可以在给出新数据时做出准确的判断
所以这就像跟老师一起学习
这就像分类和回归，比如收到一束带有标签的花，你的程序可以在标签的基础上辨别花朵
无监督学习
当有没有老师来训练，需要自我学习
当你的程序足够聪明时，可以自动查找数据集中没有标签的模式和关系。
在这次学习中，你没有使用任何关于人的过去/之前的知识，并将它们分类为“随时随地”
这就像聚类和关联，例如，您收到没有标签的花，因此程序需要使用算法来识别花朵
强化学习
这就像打击和试验类的学习
该计划从他们自己的经验中学习。一个软件程序，可以佳地执行定义的任务，并通过经验反复试验和学习。
创建良好的机器学习系统需要什么?
数据准备
挑选算法-基本和高级
自动化和迭代过程
可扩展性
集成建模
简单而频繁的部署
机器学习项目生命周期
它基本上包含3个团队一起工作：
ML1
一数据科学家获取并转换数据建立一个深刻的理解，使他们能够建立一个模型：
ML2
一旦选择了该模型，运营工程师就可以在生产环境中部署和设置监控和管理：
ML3
对这种已部署模型的编程访问由开发人员将代码嵌入代码中，将其转换为可从外部世界访问的API：
ML4
这些API可以从外部世界访问。例如，Microsoft认知服务有一个开放的VisionAPI。微软已将基于机器学习，全球的人工智能技术通过简单、易用的服务和API开发出来。微软认知服务使自然的人机交互变为可能，为你的应用增加前所未有的用户体验。现在你就可以在你的应用中接入这些智能，把你的想法变成现实。
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2025-08-07
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