人工智(🧛)能(néng )的核心是机(jī )器学习（Machine Learning），它是一种(zhǒng )通过让计算机从数据(jù )中(😃)学习并改进自身性能(néng )的方法。机器(qì )学习可以分为监(jiān )督学习(xí )、无监督学(xué )习和强化学(xué )习三种方式。在监(jiān )督(dū )学习(xí )中，计算(🛀)机(🛢)通过学习已有的样本与标(🚯)签之间的关系(xì )，从而在(zài )新的数(shù )据上(🐩)(shàng )进行预测或(huò )分类。无监督学(xué )习则是(shì )让计算机(jī )从(cóng )未标记的数据中(zhōng )发(fā )现(xiàn )模(mó )式或(huò )结构(gòu )。而强化学习则是通过与环境进行互(hù )动，使(💁)计算机学(xué )会在(zài )特定的环境(jìng )下采取(qǔ )最(🔷)优(yōu )策略。

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