随机森林
它是一种用于提高输出预测准确性的 AI 训练模型。在此模型中，会创建多个决策树并组合它们的输出。每个决策树都会在不同的数据集上进行训练，然后汇总它们的预测。
监督学习
该 AI 模型使用标记数据进行训练。同样，仅使用定义的参数和已建立的训练数据集来训练模式。然后，经过训练的模型可以通过概括模式进行预测。
无监督学习
在这种 AI 模式下，算法使用未标记的数据进行训练。它缺乏预定义的标签来支持其学习过程。这种模型对于有大量数据可用但对结果没有明确指导的场景很有用。
强化学习
强化学习是一种从行为后果中学习的 AI 训练模型。它具 波斯尼亚和黑塞哥维那电报号码数据库 有广泛的应用，包括游戏和机器人技术。这种训练模型侧重于教导代理，帮助他们通过与环境交互做出决策。
半监督学习
这是一种强大的 AI 训练模型，它同时运用了监督学习和无监督学习的原理。它首先训练一小组标记数据集的模型，然后使用未标记数据集来细化模式。文本分类模型是此类学习模型的一个示例用例。
生成模型
ChatGPT 是生成模型的一个示例用例。此模型使用非常大的数据集来创建输出。在此模型中，数据未在输出中分类，因为原始输出是使用数千个示例数据创建的。
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强人工智能与弱人工智能：有何区别？
智能从来都不是容易定义的，但专家们将人工智能分为强人工智能和弱人工智能。这种分类完全基于人工智能拥有或缺乏的能力和局限性。