第二章：AI大模型的基础知识2.1 机器学习基础_ai大模型基础知识

1.背景介绍

1. 背景介绍

机器学习（Machine Learning）是一种计算机科学的分支，它使计算机能够从数据中学习出模式，从而使其能够作出数据不包含的预测或决策。机器学习算法可以从数据中学习出模式，并使用这些模式来进行预测或决策。

机器学习的主要任务是通过学习从数据中提取信息，以便在未来的数据上进行预测或决策。这种学习过程可以通过监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习来实现。

2. 核心概念与联系

2.1 监督学习

监督学习（Supervised Learning）是一种机器学习方法，其中算法使用标记的数据集进行训练。在这个过程中，算法学习到了输入和输出之间的关系，以便在未来的数据上进行预测。监督学习的主要任务是通过学习从数据中提取信息，以便在未来的数据上进行预测或决策。

2.2 无监督学习

无监督学习（Unsupervised Learning）是一种机器学习方法，其中算法使用未标记的数据集进行训练。在这个过程中，算法学习到了数据的结构和特征，以便在未来的数据上进行预测或决策。无监督学习的主要任务是通过学习从数据中提取信息，以便在未来的数据上进行预测或决策。

2.3 半监督学习

半监督学习（Semi-Supervised Learning）是一种机器学习方法，其中算法使用部分标记的数据集和部分未标记的数据集进行训练。在这个过程中，算法学习到了输入和输出之间的关系，以便在未来的数据上进行预测。半监督学习的主要任务是通过学习从数据中提取信息，以便在未来的数据上进行预测或决策。