超越基础：新方法和组合方法
虽然这三种类型构成了核心，但我遇到了一些有趣的混合类型和新兴类别：
半监督学习
这就像获得部分指导。它使用少量标记数据和大量未标记数据来训练模型。当标记数据成本高昂或耗时（例如在医学成像中）时，它尤其有用。
自监督学习
这种尖端方法教会模型从未标记的数据中学习表示。这是GPT（生成式预训练 Transformer）等 AI 系统背后的秘密武器，可为对话式 AI 提供支持。
机器学习的类型
比较机器学习的类型
此时，您可能想知道这些类型如何相互叠加。以下是快速比较：
类型
数据要求
目标
示例
监督学习
标记数据
根据输入预测结果
垃圾邮件过滤、图像识别
无监督学习
未标记的数据
寻找模式或结构
市场细分、异常检测
强化学习
互动反馈
游戏人工智能、机器人、自动驾驶汽车
跨行业应用
机器学习不仅仅是一个理论概念——它正在重塑 海外亚洲数据 世界各地的行业。以下是我发现的一些特别令人兴奋的例子：
卫生保健
监督学习： 根据病史预测疾病。
无监督学习：识别遗传数据中的模式。
强化学习： 优化治疗计划。
金融
监督学习：信用评分和欺诈检测。
无监督学习：分析消费行为以提供个性化建议。
赌博
强化学习： 训练代理掌握国际象棋或围棋等游戏。