近年来，人工智能炙手可热，机器学习作为其中最被关注的技术之一。那么，您对于机器学习的所知是否依旧停留在“机器学习是指机器学习习得一种能通过数据输入自动完成某种任务的能力”这一层面呢？
在此我们一起来看看机器学习的更多相关信息！首先需要知道的是，机器学习与统计学、机器人、工程学等众多领域有着千丝万缕的联系，大致可划分为监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习等几个类别。
简单来说，监督学习是将训练集中的输入与输出配对，用神经网络来处理这个问题；而非监督学习是指样本无标签的训练集，主要由聚类和关联规则挖掘组成；半监督学习可以看成是介于监督学习与非监督学习之间的一种情况；强化学习主要用于通过多次尝试争取到最优解。
对于机器学习的研究者、学生或技术从业者而言，务必要养成积极学习、大胆实践与不懈追求的习惯。更好的掌握机器学习需要系统的学习，要学习编程和一些基础算法，还需要了解数据挖掘中的预处理和选取，如果您正好在机器学习的这条路上，那么您应该再接再厉，不断扩充知识面，向最新的研究方向努力。
