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機器學(xué)習(xí)是通過訓(xùn)練來提高預(yù)測準(zhǔn)確性的一種方法。在機器學(xué)習(xí)中，算法通過接收已知示例的輸出來學(xué)習(xí)。它們會注意到預(yù)測結(jié)果與正確輸出之間的差異，并調(diào)整輸入的權(quán)重以提高預(yù)測的準(zhǔn)確性，直到達(dá)到優(yōu)化狀態(tài)。因此，機器學(xué)習(xí)算法的特點是隨著經(jīng)驗的增加而改進預(yù)測的質(zhì)量。數(shù)據(jù)的量越多，我們能夠創(chuàng)建更好的預(yù)測引擎（通常達(dá)到一個點）。機器學(xué)習(xí)方法有超過15種，每種方法使用不同的算法結(jié)構(gòu)來優(yōu)化基于接收到的數(shù)據(jù)的預(yù)測。深度學(xué)習(xí)是一種受歡迎的機器學(xué)習(xí)方法，但還有其他一些方法雖然受到的關(guān)注較少，但在特定的使用情況下非常有價值。海滄區(qū)AI助手好不好