問題詳情

77. 機器學習(Machine Learning)是人工智慧(AI)的分支，主要在於訓練電腦從資料中學習，並根據經驗改進，而不是按照明確的程式碼運行作業。在機器學習中會使用演算法尋找巨量資料的模式和關聯性，並根據該分析做出最佳決策和預測。機器學習的模式有很多種，其中不需給機器任何的資料，讓機器直接從互動中去學習的方式稱之為何？
(A)監督式學習(Supervised Learning)
(B)非監督式學習(Unsupervised Learing)
(C)增強式學習(Reinforcement Learning)
(D)非增強式學習(Unforcement Learning)

參考答案

答案：C
難度：簡單0.636
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用户評論

【用戶】不叫賭俠的陳小刀

【年級】高三下

【評論內容】在機器學習中，根據學習的方式可以分為不同的類型：(A) 監督式學習(Supervised Learning)：使用有標籤的訓練資料，讓機器學習建立輸入和輸出之間的映射關係，從而對未知資料進行預測和分類。(B) 非監督式學習(Unsupervised Learning)：使用無標籤的訓練資料，讓機器自行發現資料中的模式和結構，從而進行資料分群、降維等任務。(C) 增強式學習(Reinforcement Learning)：通過與環境的互動學習，機器通過試錯的方式進行學習，根據環境給予的獎勵或懲罰來調整行為，以最大化長期的回報。(D) 非增強式學習(Unforcement Learning)：目前無此種類。

【用戶】不叫賭俠的陳小刀

【年級】高三下

【評論內容】在機器學習中，根據學習的方式可以分為不同的類型：(A) 監督式學習(Supervised Learning)：使用有標籤的訓練資料，讓機器學習建立輸入和輸出之間的映射關係，從而對未知資料進行預測和分類。(B) 非監督式學習(Unsupervised Learning)：使用無標籤的訓練資料，讓機器自行發現資料中的模式和結構，從而進行資料分群、降維等任務。(C) 增強式學習(Reinforcement Learning)：通過與環境的互動學習，機器通過試錯的方式進行學習，根據環境給予的獎勵或懲罰來調整行為，以最大化長期的回報。(D) 非增強式學習(Unforcement Learning)：目前無此種類。