人工智(zhì )能的核心(xīn )是机器学习（Machine Learning），它是一种通(🌪)过让(ràng )计算机从数据中(zhōng )学(xué )习并改进自身性能的方法。机器学习可以(📼)分为监督(dū )学(🌱)(xué )习、无监督学习和强化学(xué(📐) )习(xí )三(sān )种方(fāng )式。在监督学习(xí )中，计(jì )算(suàn )机(🅿)(jī )通过学习已(yǐ )有的(de )样本与标签之(📒)间(jiān )的关系(xì )，从而(ér )在新的数据(🥂)上进行预测(cè )或分类。无监督学习则是让计算(🚳)(suàn )机从(cóng )未标(biā(🕶)o )记的(de )数据中发现模(⛩)式或结构。而(ér )强化学习则是通过与(🛎)环境进行互动，使计算(suàn )机学会在特定(dìng )的环(huá(👬)n )境下(xià )采取最(zuì )优(❕)策略(luè )。

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