人工智能机器学习的12个关键词，更深入了解人工智能

深度学习相对来说还是个比较新的词汇，虽然在网络搜索大热之前就已经有了这个词汇。这个词汇在研究和业界都名声大噪，主要是因为其他一系列不同领域的巨大成功。深度学习是应用深度神经网络技术——具有多个隐藏神经元层的神经网络架构——来解决问题。深度学习是一个过程，正如使用了深度神经网络架构的数据挖掘，这是一种独特的机器学习算法。

10、增强学习

对于“增强学习”最好的描述来自剑桥大学教授、微软研究科学家Christopher Bishop，他用一句话精确概括：“增强学习是在某一情景中寻找最适合的行为，从而最大化奖励。”增强学习中，并没有给出明确的目标;机器必须通过不断试错的方式进行学习。我们来用经典的马里奥游戏举个例子。通过不断试错，，增强学习算法可以判断某些行为、也就是某些游戏按键可以提升玩家的游戏表现，在这里，试错的目标是最优化的游戏表现。

K层交叉检验的例子，在每一轮使用不同的数据进行测试(蓝色为训练数据、黄色为测试数据)，方框下为每一轮的验证精度。最终的验证精度是10轮测试的平均数。图片来源： GitHub 。

11、K层交叉检验

（编辑：核心网）

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