ML 方法细分

机器学习（ML）是人工智能的一个分支，它的基本思想是通过训练数据和算法让计算机系统自我学习和改进。ML方法可以细分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。监督学习是指通过带有标签的训练数据来预测未知数据的标签；无监督学习是指从未标记的数据中寻找模式和结构；半监督学习是介于监督学习和无监督学习之间，使用部分标记的数据进行训练；强化学习则是一种通过与环境的交互来学习如何做出最佳决策的方法。这些方法各有特点，适用于不同的应用场景。