计算机科学与工程系

技术学习 (TL) 和人工智能 (AI) 是密切相关的领域，近年来取得了长足进步，彻底改变了各个行业和日常生活。人工智能是指机器能够以我们认为“智能”的方式执行任务的更广泛概念，而技术学习是人工智能的一个子集，它涉及使用算法和统计模型，使机器能够通过经验提高其在特定任务上的表现。人工智能涵盖了广泛的技术，包括基于规则的系统、自然语言处理 (NLP)、机器人技术和计算机视觉。另一方面，机器学习专注于开发从数据中学习模式的模型，使系统能够根据学习到的经验进行预测、分类信息，甚至生成新数据。

机器学习的核心可以分为三种主要类型：监督学习、无监督学习和强化学习。在监督学习中，模型在标记数据上进行训练，这意味着输入数据与正确的输出配对。这通常用于垃圾邮件检测、图像分类和语音识别等任务。然而，无监督学习处理的是未标记的数据，其中系统试图识别隐藏的模式或分组，通常用于聚类或异常检测任务。强化学习是一种基于反馈的系统，其中代理学习在环境中采取行动以最大化累积奖励，通常用于机器人技术和游戏。

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