作者：禅与计算机程序设计艺术
“人工智能”(Artificial Intelligence，AI)在社会、经济、科技等各个领域都得到广泛关注和应用。随着AI技术的不断进步，人工智能监管也成为越来越多的重点任务。本文将主要分享在人工智能监管领域一些新型的技术应用及其创新。希望通过本文内容能够帮助读者更全面地理解人工智能监管的相关知识。
2.基本概念术语说明
（1）监督学习（Supervised Learning）
监督学习，是机器学习中的一个重要概念。它是让计算机能够通过训练，从数据中获取对问题的正确答案的方法。传统的监督学习过程包括两个步骤：输入-输出对的收集；对数据的预处理；模型的训练；模型的测试与评估。其中，模型可以分为两类：分类模型和回归模型。比如对于图像分类问题，输入通常是一个图片，而输出则是预先定义好的类别标签。而对于回归问题，输入通常是一个或多个特征变量，输出是连续实值。
（2）无监督学习（Unsupervised Learning）
无监督学习是机器学习的一个子集。它是在没有给定目标函数的情况下，利用数据中的结构和统计规律来发现数据的内在联系。由于没有目标函数，所以无监督学习往往会尝试寻找数据的自然模式。比如，无监督聚类算法通过找到数据集中相似性较高的模式，来确定数据中隐藏的模式结构。
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/131778117
版权归原作者 禅与计算机程序设计艺术 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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