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1. 监督学习（Supervised Learning）核心逻辑：用 “带标签的训练数据”（输入 + 标准答案）指导模型学习规律，目标是 “预测未知数据的标签”。数据特点：训练数据包含明确的 “输入特征” 和 “标签”（如 “图片 + 猫 / 狗”“房价特征 + 房价数值”）。学习目标：构建 “输入→输出” 的映射关系，实现对新数据的精准预测。典型任务：分类（标签是离散类别）：垃圾邮件识别、疾病诊断（患病 / 健康）；回归（标签是连续数值）：房价预测、销量预测。例子：用历史天气数据（温度、湿度）和 “是否下雨” 标签训练模型，预测明天是否下雨。2. 无监督学习（Unsupervised Learning）核心逻辑：用 “无标签的数据” 自主学习数据的内在规律（如结构、分布），目标是 “发现数据隐藏的模式”。数据特点：只有输入特征，没有标签（如 “一堆用户行为数据，不知道要分多少类”）。学习目标：无需外部指导，通过数据自身的相似性或分布特征，挖掘规律（如聚类、降维）。典型任务：聚类：将用户按行为分群（如 “高活跃用户”“沉睡用户”）、商品自动分类；降维：将高维数据（如 1000 个特征）压缩到低维（如 2 维），便于可视化（如 PCA 算法）；异常检测：识别偏离正常模式的数据（如信用卡欺诈交易）。例子：给一堆无标签的新闻文本，模型自动按主题（科技、娱乐）分成不同群组。3. 半监督学习（Semi-Supervised Learning）核心逻辑：结合 “少量带标签数据” 和 “大量无标签数据” 训练模型，解决 “标签获取成本高” 的问题。数据特点：标签数据少（如 10%），无标签数据多（如 90%）（如 “只有 100 张标注好的猫 / 狗图片，还有 10000 张未标注的图片”）。学习目标：用少量标签数据引导模型，再利用大量无标签数据学习更泛化的规律，平衡成本与精度。典型场景：标签标注成本极高的领域，如图像识别（人工标图耗时）、自然语言处理（专业领域文本标注）。例子：用少量标注的医学影像（癌症 / 正常）+ 大量未标注影像训练模型，提高癌症检测精度。4. 强化学习（Reinforcement Learning）核心逻辑：模型通过 “与环境互动、试错” 学习最优策略，目标是 “通过行动最大化长期收益”（类似人类 “从经验中学习”）。核心要素：智能体（Agent）：学习的主体（如机器人、游戏 AI）；环境（Environment）：智能体所处的场景（如游戏地图、物理空间）；动作（Action）：智能体的行为（如 “向左走”“出拳”）；奖励（Reward）：环境对动作的反馈（如 “得分 + 1”“扣分 - 1”）。学习过程：智能体先随机尝试动作，根据奖励调整策略（奖励高的动作多做，奖励低的少做），最终找到 “长期收益最大” 的行动方案。典型场景：游戏 AI（如 AlphaGo 下围棋、自动驾驶决策）、机器人控制（如机械臂抓取物体）、资源调度（如电梯优化）。例子：训练机器人走迷宫 —— 撞到墙（负奖励）就换方向，靠近出口（正奖励）就继续，最终学会最短路径。5. 自监督学习（Self-Supervised Learning）核心逻辑：属于无监督学习的进阶，通过 “从数据本身自动生成标签（伪标签）” 实现监督式学习，无需人工标注。核心思路：从无标签数据中 “构造任务”，用数据的一部分作为 “输入”，另一部分作为 “伪标签”。典型任务：语言模型：遮住句子中的某个词（如 “今天天气 [？]”），用上下文预测被遮的词（伪标签），如 BERT、GPT 的预训练；图像学习：裁剪图片的一部分，让模型预测它来自原图的哪个位置（伪标签）。价值：解决 “无标签数据多但人工标注重” 的问题，是大模型（如 LLM）预训练的核心技术。6. 迁移学习（Transfer Learning）核心逻辑：将 “已在 A 任务上训练好的模型知识” 迁移到 “相似的 B 任务”，减少 B 任务的训练成本（数据量、计算量）。核心思路：不需要从零开始训练模型，而是复用已有模型的 “通用特征”（如识别图片边缘、纹理的能力），再用少量 B 任务的数据微调。典型场景：图像分类：用在百万张图片上训练好的 ResNet 模型，微调后识别特定场景（如 “识别 X 光片中的肺炎”）；自然语言处理：用预训练的 BERT 模型，微调后做 “情感分析”（正面 / 负面评价）。例子：用训练好的 “通用图像识别模型”（能识别猫狗），仅用少量 “熊猫图片” 微调，快速得到 “熊猫识别模型”。7. 联邦学习（Federated Learning）核心逻辑：分布式学习框架，多个参与方（如医院、企业）在 “不共享原始数据” 的前提下，联合训练一个全局模型，保护数据隐私。学习过程：中央服务器下发初始模型给各参与方；各参与方用本地数据训练模型，只上传 “模型参数更新”（不上传原始数据）；服务器聚合所有参数更新，生成新的全局模型，再下发给各参与方迭代。典型场景：数据隐私敏感领域，如医疗（多家医院联合训练疾病预测模型，不共享患者数据）、金融（银行联合训练风控模型，不共享用户信息）。学习方式核心特点（数据 / 互动）核心目标典型场景监督学习带标签数据，被动学习规律预测未知标签房价预测、垃圾邮件识别无监督学习无标签数据，自主发现规律挖掘数据内在模式用户分群、异常检测半监督学习少量标签 + 大量无标签数据平衡标注成本与精度低成本图像识别强化学习与环境互动，试错学习最大化长期收益游戏 AI、机器人控制自监督学习无标签，自动生成伪标签用海量无标签数据学通用特征大模型预训练（BERT、GPT）迁移学习复用已有模型知识到新任务降低新任务训练成本小数据场景的模型微调联邦学习分布式训练，不共享原始数据隐私保护下的联合建模医疗、金融数据联合训练
