AI相关常见名词汇总

1.监督学习、非监督学习和半监督学习

监督学习：

      训练数据和带有标签点分类的结果给计算机分析， 计算机进行学习之后，再丢给它新的未知的数据，也能计算出该数据导致各种结果的概率，给你一个最接近正确的结果。 

    监督学习的任务是学习一个模型，使模型对给定的任意的一个输入，对其都可以映射出一个预测结果

       分为两类：分类或回归

非监督学习：

   只给计算机训练数据，不给结果（标签），因此计算机无法准确地知道哪些数据具有哪些标签，只能凭借强大的计算能力分析数据的特征，从而得到一定的成果，通常是得到一些集合，集合内的数据在某些特征上相同或相似。

常见算法： PCA和很多deep learning算法都属于无监督学习

半监督学习：又称为主动学习

     当拥有标记的数据很少，但是未被标记的数据很多，但是人工标注又比较昂贵的时候。可以根据一些条件（查询算法）查询（query）一些数据，让专家进行标记。这是半监督学习与其他算法的本质的区别。所以说对主动学习的研究主要是设计一种框架模型，运用新的查询算法查询需要专家来认为标注的数据。最后用查询到的样本训练分类模型来提高模型的精确度.

2、PCA  (principal components analysis)

即主成分分析技术，又称主分量分析。主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标