人工智能chapter7Machine Learning

大学人工智能英语教材翻译IntroductionIn recent years, artificial intelligence (AI) has become a ubiquitous presence in our lives, revolutionizing various industries and fields. To meet the growing demand for AI professionals, universities have started offering courses and developing textbooks on the subject. This article aims to translate key contents of a university-level AI English textbook into Chinese, providing students with a comprehensive resource to enhance their understanding of this rapidly evolving field.Chapter 1: Introduction to Artificial Intelligence人工智能简介Artificial intelligence, often referred to as AI, is a branch of computer science that focuses on the creation of intelligent machines capable of performing tasks that typically require human intelligence. AI can be divided into two categories: narrow AI, which is designed to perform a specific task, and general AI, which aims to replicate human-level intelligence across a wide range of domains.Chapter 2: Machine Learning机器学习Machine learning is a subset of AI that enables computers to learn and improve from experience without being explicitly programmed. It involves the development of algorithms and models that allow computers to analyze and interpret data, identify patterns, and make predictions or decisions basedon the observed information. Supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning are the three main types of machine learning techniques.Chapter 3: Neural Networks神经网络Neural networks are a fundamental concept in AI. Inspired by the structure and function of the human brain, neural networks consist of interconnected nodes or artificial neurons. These networks learn from training data by adjusting the connections between nodes to optimize their performance. Deep learning, a subfield of AI, utilizes neural networks with multiple layers to solve complex problems and achieve higher accuracy in tasks such as image recognition and natural language processing.Chapter 4: Natural Language Processing自然语言处理Natural language processing (NLP) focuses on enabling computers to interact and understand human language in a natural and meaningful way. It involves the development of algorithms and models that can process, analyze, and generate human language, enabling tasks such as machine translation, sentiment analysis, and chatbot development. NLP plays a crucial role in bridging the gap between humans and AI systems.Chapter 5: Computer Vision计算机视觉Computer vision is an interdisciplinary field that deals with the extraction, analysis, and understanding of visual information from images or videos. Through the use of AI techniques, computers can recognize objects, detect and track motion, and perform tasks such as facial recognition and image classification. Computer vision has various applications, including autonomous vehicles, surveillance systems, and augmented reality.Chapter 6: Robotics and Artificial Intelligence机器人与人工智能The integration of AI and robotics has led to significant advancements in the field of robotics. AI-powered robots can perceive their environment, make autonomous decisions, and interact with humans and other robots effectively. This chapter explores the role of AI in robotics, discussing topics such as robot perception, robot control, and human-robot interaction.Chapter 7: Ethical and Social Implications of AI人工智能的伦理和社会影响As AI continues to advance, ethical considerations and potential societal impact become increasingly important. This chapter delves into the ethical dilemmas surrounding AI, including privacy concerns, biases in AI systems, and the impact of AI on employment and workforce. It emphasizes the need for responsible development and deployment of AI technologies, ensuring that they benefit humanity and uphold ethical standards.ConclusionIn conclusion, this article has provided a translated overview of key topics in a university-level AI English textbook. By familiarizing themselves with these concepts, students can deepen their understanding of artificial intelligence and its various applications. Moreover, this translation serves as a valuable resource for educators and researchers in the Chinese-speaking community who seek to expand their knowledge in this rapidly advancing field. With the continued development of AI, it is imperative to bridge language barriers and foster global collaboration in order to drive innovation and ensure responsible AI implementation.。

人工智能技术的知识点总结人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门炙手可热的领域，它涵盖了许多子领域和技术。

随着人们对AI技术的需求不断增长，人工智能技术也在快速演进和发展。

本文将对人工智能技术的一些主要知识点进行总结，以帮助读者了解人工智能的核心概念和常见应用。

一、机器学习（Machine Learning）机器学习是人工智能领域最重要的技术之一。

通过机器学习，计算机可以从数据中学习，并根据学习到的知识做出决策或预测。

机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三类。

1. 监督学习：在监督学习中，计算机从带有标签的训练数据中学习规律。

常见的监督学习算法有线性回归、逻辑回归和决策树等。

2. 无监督学习：与监督学习不同，无监督学习的算法不需要标签信息。

它通过发现数据的内在结构和模式来进行学习，如聚类算法和关联规则挖掘。

3. 强化学习：强化学习是指计算机通过与环境的交互来学习最优策略。

在强化学习中，计算机通过尝试不同的行动并根据行动的结果来调整策略，以获得更高的奖励。

二、深度学习（Deep Learning）深度学习是机器学习的一个分支，它模拟了人脑神经网络的结构和工作原理。

深度学习模型通常包含多层神经网络，每一层都有许多神经元。

深度学习通过多层次的特征提取和抽象来学习数据中的模式和规律。

深度学习在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了重大突破。

它的主要优势是对大规模数据的处理能力和对复杂非线性关系的建模能力。

三、自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）自然语言处理是指计算机科学与人工智能的交叉领域，研究如何使计算机能够理解、处理和生成人类的自然语言。

NLP技术主要包括以下几个方面：1. 词法分析：词法分析是将自然语言文本的词汇进行分类和标注的过程。

它主要包括分词、词性标注和命名实体识别。

2. 句法分析：句法分析是对句子的语法结构进行分析和解析的过程。

人工智能技术的知识点整理人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是近年来发展迅猛的一门技术领域，它致力于使计算机系统具备类似人类智能的功能和能力。

在AI技术的发展过程中，各种知识点相互交织，形成了庞大而复杂的知识网络。

本文将对人工智能技术的知识点进行整理和梳理，以便更好地理解和掌握这一领域。

一、机器学习（Machine Learning）机器学习是人工智能领域的重要基石，它关注计算机系统如何通过经验学习来改善性能。

在机器学习中，主要有以下几个重要知识点：1. 监督学习（Supervised Learning）：通过给定输入和对应的输出样本训练模型，从而使其能够预测未知输入的输出。

2. 无监督学习（Unsupervised Learning）：通过从输入样本中发现模式和结构，从而提取隐藏的信息和知识。

3. 强化学习（Reinforcement Learning）：通过与环境交互，通过奖励和惩罚的机制来学习最优决策策略。

4. 深度学习（Deep Learning）：通过模仿人脑神经网络的结构和工作方式，实现复杂的模式识别和决策。

二、自然语言处理（Natural Language Processing）自然语言处理是AI技术中与人类语言相关的领域，主要研究计算机如何理解和处理人类的自然语言。

以下是自然语言处理的几个重点知识点：1. 词法分析（Lexical Analysis）：将自然语言的连续字符序列切分成有意义的词汇单位，例如分词、词性标注等。

2. 句法分析（Syntactic Analysis）：研究语言中词汇之间的关系，例如依存关系、语法结构等。

3. 语义分析（Semantic Analysis）：理解自然语言句子的意义，例如命名实体识别、意图识别等。

4. 机器翻译（Machine Translation）：将一种自然语言转化成另一种自然语言的技术。

三、计算机视觉（Computer Vision）计算机视觉是研究如何使计算机通过摄像头或相似的设备感知和理解图像或视频的过程。

人工智能的核心知识点人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个重要分支，旨在开发能够模拟人类智能行为的计算机系统。

随着科技的不断进步，人工智能在各个领域都取得了重大突破和应用。

本文将介绍人工智能的核心知识点，包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等。

一、机器学习（Machine Learning）机器学习是人工智能的基础，它通过让计算机从大量数据中学习并自主进行决策与预测。

机器学习的核心概念包括监督学习、无监督学习和强化学习。

监督学习通过给定输入和输出的训练数据，让计算机学习并预测未知数据的输出结果；无监督学习则是从无标签的数据中发现模式和关系；强化学习则是通过试错和奖惩机制来训练智能体做出正确的决策。

二、深度学习（Deep Learning）深度学习是机器学习中的一个重要分支，它以人工神经网络为基础，模拟人脑的神经元结构和信号传递。

深度学习通过多层次的神经网络结构，实现了对复杂数据的高级特征提取和模式识别。

著名的深度学习架构包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）。

三、自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）自然语言处理是指让计算机理解、处理和生成人类自然语言的技术。

NLP的关键任务包括语言识别、语义分析和机器翻译等。

语言识别通过识别和转录语音为文本；语义分析则是通过分析文本的结构和语义，理解其含义和情感；机器翻译则是将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。

四、计算机视觉（Computer Vision）计算机视觉是指让计算机能够理解和解释图像和视频的技术。

计算机视觉的应用非常广泛，包括图像分类、目标检测和人脸识别等。

图像分类是将图像自动分类到不同的类别；目标检测则是在图像中定位并识别特定对象；人脸识别则是通过对人脸图像进行特征提取和匹配，实现人的身份认证等功能。

第7章机器学习参考答案7-6 设训练例子集如下表所示：序号属性分类x1x21 T T +2 T T +3 T F -4 F F +5 F T _6 F T _请用ID3算法完成其学习过程。

解：设根节点为S，尽管它包含了所有的训练例子，但却没有包含任何分类信息，因此具有最大的信息熵。

即：H(S)= - (P(+)log2 P(+) + P(-)log2 P(-))式中P(+)=3/6，P(-)=3/6分别是决策方案为“+”或“-”时的概率。

因此有H(S)= - ((3/6)log2(3/6) + (3/6)log2(3/6))=1按照ID3算法，需要选择一个能使S的期望熵为最小的一个属性对根节点进行扩展，因此我们需要先计算S关于每个属性的条件熵：H(S|x i)= ( |S T| / |S|)* H(S T) + ( |S F| / |S|)* H(S F)其中，T和F为属性x i的属性值，S T和S F分别为x i=T或x i=F时的例子集，|S|、| S T|和|S F|分别为例子集S、S T和S F的大小。

下面先计算S关于属性x1的条件熵：在本题中，当x1=T时，有：S T={1，2，3}当x1=F时，有：S F={4，5，6}其中，S T和S F中的数字均为例子集S中的各个例子的序号，且有|S|=6，| S T |=| S F |=3。

由S T可知，其决策方案为“+”或“-”的概率分别是：P ST(+)=2/3P ST (-)=1/3因此有：H(S T)= - (P ST (+)log2 P ST (+) + P ST (-)log2 P ST (- ))= - ((2/3)log2(2/3) + (1/3)log2(1/3))=0.9183再由S F可知，其决策方案为“+”或“-”的概率分别是：P SF (+)=1/3P SF (-)=2/3则有：H (S F)= - (P SF (+)log2 P SF (+) + P SF (-)log2 P SF (- ))= - ((1/3)log2(1/3)+ (2/3)log2(2/3))=0.9183将H(S T)和H (S F)代入条件熵公式，有：H(S|x1)=(|S T|/|S|)H(S T)+ (|S F|/|S|)H(S F)=(3/6)﹡0.9183 + (3/6)﹡0.9183=0.9183下面再计算S关于属性x2的条件熵：在本题中，当x2=T时，有：S T={1，2，5，6}当x2=F时，有：S F={3，4}其中，S T和S F中的数字均为例子集S中的各个例子的序号，且有|S|=6，| S T |=4，| S F |=2。

《人工智能英语》教学大纲一、课程概况课程名称：人工智能英语课程英文名称：AI English课程定位：专业英语通识课课程编号：88888888总学时：64 / 48 / 36 / 24总学分：2 / 4适用专业：各专业课程类型：必修先修课程：通用英语开课学院：讲授教师：使用教材：《人工智能英语》《人工智能英语词汇手册》二、课程定位今天的世界正发生着深刻的变化，一方面是人工智能技术逐渐深入各行各业，引发新一轮的产业革命，另一方面全球化进程不断加速，中国在全球产业链中的地位日益突出，英语沟通能力的重要性日益凸显。

而同时，我国相继出台众多文件，如国务院《新一代人工智能发展规划》和教育部《高等学校人工智能创新行动计划》等推动人工智能相关课程在高校的落地实施。

因此，学习人工智能英语，开设人工智能英语课程，势在必行。

由于人工智能是所有新职业的技术技能知识基础，所以人工智能英语的课程定位为专业英语通识课，其先修课程为“基础英语”，后修课程为各个专业的专业英语。

院校可根据学生的实际需求、专业特色和课时情况，灵活搭配基础英语、人工智能英语和专业英语三类英语课程。

这既是新时代经济社会发展要求下英语教学改革的新思路和新探索，更能让学生在未来更好地适应数字经济时代和智能时代的岗位新要求和行业新发展。

三、课程目标1. 课程教学目标《人工智能英语》的教学目标分为语言、理实（理论和实践）和思政三个层面。

语言目标•词汇：能使用常见的专业词汇；能理解复杂的专业词汇；能运用常见词汇进行语言交流•语法：能理解专业语域中的语法形式；能理解、掌握和使用较复杂语法结构•阅读能力：能够运用预测、概括、类比、查找、举例等阅读策略理解阅读材料内容理实目标•新知识：掌握人工智能在各个行业发展的前沿信息和基本知识•新实践：了解人工智能的新应用和新产品，了解其常见的设计思路和操作方法•新岗位：培养学生以新思路和新视角更好适应新时代岗位的新要求和行业的新发展思政目标•中国文化：用穿插的中国元素和中华精神传递中国声音，实现文化自信•终身学习：用策略和活动等教会学生学习的方式方法，培养学习习惯，倡导终身学习•工匠精神：用高新技术及产品的介绍和说明书激发精益求精的工匠精神2. 课程教学目标与人才培养方案的关系院校设置人工智能英语课程，可以切实落实《教育部关于职业院校专业人才培养方案制订与实施工作的指导意见》（教职成〔2019〕13号）和教育部《高等学校人工智能创新行动计划》。

机器学习是一门跨学科的学科，它使用计算机模拟或实现人类学习行为，通过不断获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构，从而提高自身的性能。

机器学习涉及多个学科，如概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等。

机器学习的主要任务是指导计算机从数据中学习，然后利用经验来改善自身的性能，不需要进行明确的编程。

机器学习算法会不断进行训练，从大型数据集中发现模式和相关性，然后根据数据分析结果做出最佳决策和预测。

随着数据越来越多，机器学习应用的准确性也会越来越高。

现在机器学习技术的应用范围非常广泛，比如家居生活、购物、娱乐媒体和医疗保健等。

机器学习和人工智能是密不可分的关系，机器学习是人工智能的一个关键技术，也是人工智能发展的一个重要方向。

除了机器学习，人工智能还包括自然语言处理、计算机视觉等等。

机器学习在人工智能领域的应用非常广泛，比如语音识别、图像识别、自然语言处理等等。

机器学习的主要算法包括聚类、决策树、贝叶斯定理、支持向量机、回归分析等等。

其中，监督学习、无监督学习和强化学习是机器学习的三大类方法。

监督学习是指通过输入数据和对应的标签来训练模型，无监督学习是指在没有标签的情况下训练模型，强化学习是指通过让模型与环境进行交互来训练模型。

总之，机器学习是一种非常重要的技术，它已经改变了我们的生活方式。

未来随着技术的不断发展，机器学习的应用范围还将更加广泛。

机器学习和人工智能的关系人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一门涵盖众多技术和理论的学科，其发展已经成为当今科技领域的热点之一。

而机器学习（Machine Learning，简称ML）则是人工智能的一个重要分支，它通过让计算机从数据中学习和提取规律，从而实现各种智能任务。

机器学习和人工智能之间的关系可以说是密不可分的，二者相辅相成，共同推动着人工智能技术的发展。

机器学习是实现人工智能的一种重要途径。

在传统的人工智能系统中，开发者需要手动编写大量的规则和逻辑来实现特定的智能功能，这种方法需要花费大量的人力和时间，并且难以适应各种不同的场景和数据。

而引入机器学习技术后，计算机可以从大量的数据中学习并提取规律，从而实现自动化的智能功能。

通过机器学习，计算机可以完成诸如语音识别、图像识别、自然语言处理等复杂的任务，从而实现人工智能的应用。

另一方面，人工智能的需求也推动了机器学习技术的发展。

随着人工智能在各种领域的广泛应用，越来越多的数据被产生和积累，这些数据对于传统的方法难以处理，而机器学习可以有效地从这些数据中发现模式和规律。

同时，随着计算机计算能力的不断提升和算法的不断改进，机器学习在处理大规模数据和复杂任务时表现出越来越强大的能力，进一步推动了人工智能的发展。

机器学习和人工智能之间的关系可以用“工具与目标”来形容。

机器学习作为实现人工智能的一种手段，为人工智能系统提供了实现功能的技术支持。

在人工智能的发展过程中，机器学习技术的不断进步为人工智能系统的功能提升提供了有力的支持，使得人工智能系统可以更加智能化和自动化。

同时，人工智能的需求也推动了机器学习技术的不断创新和改进，进一步提升了机器学习在人工智能领域的地位和作用。

机器学习和人工智能之间的关系还体现在二者的研究方法和技术上。

机器学习作为一门独立的学科，有着自己的理论和方法，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。

人工智能的知识点整理人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门探索人类智能的学科，旨在设计和构建能够思考、学习和执行任务的智能系统。

随着科技的快速发展，人工智能已经渗透到我们日常生活的方方面面。

在本文中，我们将对人工智能的一些主要知识点进行整理和总结，以便更好地了解这个领域的基础概念和应用。

一、机器学习（Machine Learning）1. 机器学习的基本概念机器学习是人工智能领域的核心技术之一，它通过让机器自动学习和改进来进行任务的执行。

机器学习的基本思想是通过训练数据集来构建一个模型，然后利用这个模型来进行预测或决策。

2. 机器学习的分类机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三个主要类别。

监督学习利用标注的训练数据进行模型构建和预测；无监督学习则在没有标签的情况下寻找数据之间的隐藏结构和模式；强化学习通过在一个环境中进行试错学习，以最大化奖励函数的值来完成任务。

3. 机器学习的应用机器学习在各个领域都有广泛的应用，例如计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、金融分析等。

它已经使得人工智能在许多任务上取得了突破性的进展。

二、神经网络（Neural Networks）1. 神经网络的基本原理神经网络是一种模仿人脑神经系统结构和工作机制的计算模型。

它由许多简单的处理单元（神经元）组成，这些神经元通过连接权重来传递和处理信息。

神经网络通过训练调整这些连接权重，以实现对输入数据的学习和识别。

2. 深度学习和卷积神经网络深度学习是神经网络的一种应用，它通过增加神经网络的深度和复杂度来提高模型的学习能力。

卷积神经网络是一种特殊类型的神经网络，主要用于处理图像和视觉数据。

3. 神经网络的应用神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域具有广泛的应用。

它已经成为人工智能领域中的重要技术，推动了许多现实生活中的应用和服务的发展。

三、自然语言处理（Natural Language Processing）1. 自然语言处理的基本概念自然语言处理是研究计算机与人类自然语言之间交互的一门学科。

人工智能知识点总结人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个重要领域，涉及到模拟、智能化地实现人类智力的各种方法和技术。

随着信息技术的不断发展，人工智能正在迅速崛起并得到广泛应用。

本文将对人工智能的一些关键知识点进行总结。

一、机器学习（Machine Learning）机器学习是人工智能的核心技术之一，其目标是通过让计算机具备学习能力，使其能够从数据中发现模式和规律，并根据这些模式和规律做出预测或做出决策。

机器学习主要分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。

监督学习通过已知输入和输出数据进行训练，来学习预测新的输入数据；无监督学习通过没有标签的数据进行训练，来发现数据中的潜在结构和关系；强化学习通过在一个环境中与之交互获取奖励和惩罚来调整自身的行为。

二、深度学习（Deep Learning）深度学习是机器学习的一个分支，它通过使用神经网络模拟人脑的工作原理，实现对大规模数据进行学习和推理的能力。

深度学习在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了重大突破。

其核心是深度神经网络，其中的多个隐藏层可以提取出不同层次的特征，从而实现更加准确的预测和分类。

三、自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）自然语言处理是研究计算机如何处理和理解人类自然语言的一门学科。

它涉及到语音识别、语言生成、机器翻译、文本分类等多个方面。

自然语言处理技术在智能客服、舆情监控、智能翻译等领域有着广泛应用，并且正逐渐成为人机交互的重要手段之一。

四、计算机视觉（Computer Vision）计算机视觉是指让计算机模拟和理解人类视觉系统的能力，实现对图像和视频的识别、分析和理解。

计算机视觉技术被广泛应用于人脸识别、目标检测、图像生成等领域，例如人脸解锁功能、无人驾驶汽车以及影像搜索等。

五、强化学习（Reinforcement Learning）强化学习是一种通过与环境进行交互来学习最优行为策略的机器学习方法。

人工智能与机器学习讲解随着科技的日益发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）和机器学习（Machine Learning）成为了炙手可热的话题。

这些技术正在深刻地影响着我们的生活，从自动驾驶汽车到智能助理，从推荐系统到医疗诊断，AI和机器学习正逐渐渗透到我们日常生活的方方面面。

人工智能是指以类似于人类智能的方式对环境进行学习、推理和决策的技术。

它模仿了人类的思维方式，通过机器学习和深度学习等技术，使得计算机能够处理和分析大量的数据，并从中产生有用的信息和策略。

人工智能的出现和发展，为解决许多传统计算机技术无法应对的问题带来了新的可能性。

在人工智能的核心技术中，机器学习起到了至关重要的作用。

机器学习是一种通过让机器自动分析数据并从中学习的方法。

它极大地扩展了计算机的能力，使其能够自动从大量样本中学习输入和输出之间的关联，并根据这些关联做出预测。

机器学习分为监督学习和无监督学习两种形式。

监督学习是指在输入数据和对应的正确输出之间有明确的关联关系的情况下进行学习，例如利用标记了数字图像的数据集训练计算机识别数字。

无监督学习则是在没有明确输出的情况下对数据进行学习，让计算机自行发现其中的模式和规律。

这使得机器能够从未标记的数据集中找到隐藏的结构和关系。

除了监督学习和无监督学习，还有其他类型的机器学习方法，如强化学习和半监督学习。

强化学习是指机器通过与环境的互动来学习如何做出决策，类似于训练一个棋手在下棋中不断改进自己的策略。

半监督学习是指在训练数据中只有一小部分被标记，但机器可以基于这些标记样本推断出其他未标记样本的标签。

人工智能和机器学习的应用已经广泛涉及到各个行业。

在医疗领域，人工智能和机器学习被用来辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。

通过对大量患者数据进行分析，机器可以识别出医生可能忽略的模式和关联，并提供准确的诊断建议。

在金融领域，人工智能和机器学习可以帮助银行和投资公司进行风险评估和投资决策，从而提高投资的效率和准确性。

人工智能知识点在当今科技飞速发展的时代，人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）已经成为了一个备受瞩目的领域。

它正在以惊人的速度改变着我们的生活和工作方式，从智能手机中的语音助手到医疗领域的疾病诊断，从自动驾驶汽车到金融行业的风险评估，人工智能的应用无处不在。

那么，什么是人工智能呢？简单来说，人工智能是指机器模拟人类智能的能力。

它旨在让计算机能够像人类一样学习、思考和解决问题。

但要真正理解人工智能，我们需要深入探讨其背后的一些关键知识点。

首先，让我们来谈谈机器学习（Machine Learning）。

机器学习是人工智能的核心组成部分，它使计算机能够通过数据自动学习和改进。

想象一下，我们给计算机提供大量的图片，告诉它哪些是猫，哪些是狗。

通过对这些数据的学习，计算机逐渐能够自己识别新的猫和狗的图片，这就是机器学习的一个简单例子。

机器学习有多种类型，比如监督学习、无监督学习和强化学习。

监督学习是最常见的一种机器学习方式，在这种学习中，计算机通过给定的有标记的训练数据来学习预测未知数据的标记。

例如，通过给定大量带有“是”或“否”标记的贷款申请数据，计算机可以学习预测新的贷款申请是否应该被批准。

无监督学习则是让计算机在没有标记的数据中自行发现模式和结构。

比如，将大量的客户购买数据交给计算机，它可能会自动将客户分为不同的群体，每个群体具有相似的购买行为。

强化学习则是通过让计算机在与环境的交互中不断尝试和获得奖励来学习最佳策略。

比如，让一个机器人在一个房间里探索，每次到达目标位置就给予奖励，机器人会逐渐学会如何最快地到达目标。

接下来，我们聊聊深度学习（Deep Learning）。

深度学习是机器学习的一个分支，它使用多层神经网络来处理和分析数据。

神经网络就像是人类大脑中的神经元网络，通过大量的数据训练，神经网络可以自动提取特征和模式。

深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了巨大的成功。