精选优质文档-倾情为你奉上人工智能的核心技术是什么？人工智能标准化白皮书（2018）1 机器学习 机器学习（Machine Learning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、 神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机 怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识 结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是 现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据（样本）出发寻找规律，利用 这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及 算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。 （1）根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。 监督学习 监督学习是利用已标记的有限训练数据集，通过某种学习策略/方法建立一 个模型，实现对新数据/实例的标记（分类）/映射，最典型的监督学习算法包括 回归和分类。监督学习要求训练样本的分类标签已知，分类标签精确度越高，样 本越具有代表性，学习模型的准确度越高。监督学习在自然语言处理、信息
