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随着人工智能（AI）技术对各行各业有越来越深入的影响，我们也更多地在新闻或报告中听到“机器学习”、“深度学习”、“增强学习”、“神经网络”等词汇，对于非专业人士来说略为玄幻。这篇文章为读者梳理了包括这些在内的12个关键词，希望帮助读者更清晰地理解，这项人工智能技术的内涵和潜能。
1、机器学习
汤姆·米歇尔教授任职于卡内基梅陇大学计算机学院、机器学习系，根据他在《机器学习》一书中的定义，机器学习是“研究如何打造可以根据经验自动改善的计算机程序”。机器学习在本质上来说是跨学科的，使用了计算机科学、统计学和人工智能以及其他学科的知识。机器学习研究的主要产物是算法，可以帮助基于经验的自动改善。这些算法可以在各个行业有广泛应用，包括计算机视觉、人工智能和数据挖掘。
2、分类
分类的含义是，打造模型，将数据分类进入不同的类别。这些模型的打造方式，是输入一个训练数据库，其中有预先标记好的类别，供算法进行学习。然后，在模型中输入类别未经标记的数据库，让模型基于它从训练数据库中所学到的知识，来预测新数据的类别。
因为这类的算法需要明确的类别标记，因此，分类算是“监督学习”的一种形式。
3、回归
回归是与分类紧密联系在一起的。分类是预测离散的类别，而回归则适用的情况，是当预测“类别”由连续的数字组成。线性回归就是回归技术的一个例子。
图片来源：KDNuggets
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