人工智能常见的学习方式主要包括以下四种,涵盖监督学习、无监督学习、强化学习及模仿学习:
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监督学习
通过人工标注数据训练模型,使其学习输入与输出之间的映射关系。例如图像识别中通过标注图片类别进行训练。
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无监督学习
自主探索数据中的隐藏结构,无需人工标注。例如聚类分析通过发现数据的内在分组规律。
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强化学习
基于环境反馈的试错机制,通过奖励或惩罚优化行为策略。典型应用包括游戏AI和机器人导航。
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模仿学习
通过复制专家行为或数据特征进行学习,适用于特定领域技能的快速掌握。
补充说明 :
- 自监督学习是当前大模型(如LLM)的核心方法,通过预训练和微调结合人类反馈实现高效学习。