人工(gōng )智能的核心是机器学习（Machine Learning），它是一种通过让计算机从数据中学习并改进自身性能的方(fāng )法(fǎ )。机(jī )器学习可以(yǐ )分为监督(💜)(dū )学习、无监督学习和强化学习(xí )三(sān )种方式。在(zài )监督学习中，计算机通(🥦)过学习(xí )已(🏌)(yǐ )有的样本与标(biāo )签(qiān )之间的(de )关系(xì )，从而(✌)在新的数据上进行(háng )预测(cè )或分类。无(wú )监督学习则是(😊)(shì )让计算机从未标记(😌)的数(🏖)据(jù )中发现模式或(huò )结(jié )构。而强(qiáng )化(huà )学(xué )习则是通过(🎟)与(🏹)环境进(jìn )行互(hù )动(dòng )，使(shǐ )计算机学会在(zài )特定的环境下(xià )采取(qǔ(🦉) )最(🥎)优(yōu )策略。

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