你好，我想了解人工智能的基本概念。
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你好！人工智能（AI）是指由计算机系统所表现出的智能行为，这些系统可以执行通常需要人类智能才能完成的任务。这些任务包括学习、推理、解决问题、感知和理解语言等。AI 可以分为两大类：窄域（或弱）AI，它被设计用来完成特定任务，例如语音识别或图像识别；和广域（或强）AI，具有与人类一样的广泛认知能力，目前还是理论概念。希望这能帮助你了解 AI 的基本概念。如果有更具体的问题，欢迎继续提问。
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什么是监督学习？
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监督学习是机器学习的一种方法，其中模型是从包含输入数据和其对应输出标签的训练数据集中学习的。目标是让模型学会从输入到输出的映射关系，以便对新的、未见过的输入数据进行准确预测。监督学习常用的类型包括分类（预测类别标签）和回归（预测数值输出）。通过不断优化模型，使其在训练数据上的预测误差最小化，最终达到在新数据上也具有良好预测性能的目的。希望这能帮助你理解监督学习的基本概念！
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了解了，那非监督学习和监督学习有什么不同？
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非监督学习和监督学习的主要区别在于训练数据的形式和学习目标。

- **监督学习**：使用带有标签的训练数据，即每个输入数据都有一个已知的正确输出标签。模型通过学习输入与输出之间的关系，能够对新数据做出预测。常见的任务包括分类和回归。

- **非监督学习**：使用无标签的训练数据，即输入数据没有对应的正确输出标签。模型的任务是发现数据中的潜在结构或模式，常见的任务包括聚类（将数据分组）和降维（简化数据结构）。

简单来说，监督学习是“告诉”模型正确答案的学习过程，而非监督学习则是让模型自己发现数据中的规律和结构。希望这能帮助你理解两者的区别！
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