一、人工智能的定义

人工智能，简称AI，是指由机器或计算机系统所展现出的类似于人类智能的行为和能力。其核心在于使机器能够像人类一样进行思考和行动，而这些思考和行动都是基于理性的决策和判断。

什么是机器学习？

机器学习的核心是让机器能够从数据中找出隐藏的规律，并利用这些规律预测未来的情况。简单来说，就是让机器学会从数据中“学习”并做出预测。

机器学习中两种主要的学习方式：

有监督学习和无监督学习。

同时两种常见的预测任务：分类问题和回归问题。

1.有监督学习（Supervised Learning）：    

含义：当我们有一组数据，并且这些数据都有对应的“标签”或“答案”时，我们可以使用这些数据来训练模型。    

例子：假设你有一组房屋的数据，包括面积、房间数、地理位置等，并且你知道每套房子的售价。你可以用这些数据来训练一个模型，让它能够根据房屋的特征预测售价。这里的售价就是“标签”。

2. 无监督学习（Unsupervised Learning）：  

含义：与有监督学习相反，当我们只有一组数据，但没有对应的标签或答案时，我们可以使用无监督学习来发现数据中的隐藏模式或结构。  

例子：假设你有一堆文章，但没有对它们进行分类。你可以使用无监督学习来找出这些文章中的相似之处，从而将它们分成不同的类别，如科技、娱乐、体育等。

3. 分类问题：    

含义：当预测的结果是一个类别或标签时，我们称之为分类问题。  

例子：预测一封电子邮件是否是垃圾邮件（是/否）、预测一张图片是否是狗（是/否）等。

4. 回归问题：  

含义：当预测的结果是一个连续的数值时，我们称之为回归问题。    

 例子：预测明天的气温、预测一个房子的售价等。

简而言之，

有监督学习是基于带标签的数据进行训练，无监督学习是基于没有标签的数据发现模式。

分类问题是预测一个类别，而回归问题是预测一个具体的数值。

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什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一个分支，它模仿人脑中的神经元连接方式，构建出复杂的网络结构来处理和分析数据。

与普通的机器学习相比，深度学习在处理大量数据时表现更为出色。

简单来说，深度学习就是使用复杂的神经网络模型来学习和理解数据中的规律和模式。