機器學習的本質，其實就是模仿人類大腦進行學習的過程，通過讓機器模仿這種學習過程實現所謂的“智能”。

經過近幾十年的發展，機器學習的方法也越來越成熟，主要有以下幾種：

• 監督學習
• 無監督學習
• 強化學習
• 深度學習
• 深度強化學習

如上圖所示，機器學習是從左往右的發展方向，每一階段的學習方法都比上一代優秀了很多。

下面簡單介紹這幾種機器學習方法的工作原理。

監督學習

監督學習指的是讓機器從現有的標注好的已知數據中學習預測模型的學習方法。

簡單來說，先給定計算機一組標記好的數據，讓計算機用回歸或分類的方法計算出數據與標記之間的經驗關系。

通過這種方式，計算機最終會得出一個預測模型，訓練數據越多，預測模型越準確。

而所謂的“回歸”和“分類”方法，是計算機的兩種尋找規律的方式。具體如下：

回歸方法

計算機通過給定的標記與數據之間的特征值，計算出標記與數據之間的經驗關系。

這種方法最終得到的預測模型其實就是“經驗關系”。當訓練完成，你可以使用模型對未知數據進行預測，以此來測試計算機是否已經學習到了。

分類方法

分類方法指的是讓計算機將性質相似的數據分類為一個組。這種方法得到的模型是一個分類器。

訓練完成后，你可以使用未知數據讓分類器進行分類，根據分類結果判斷計算機的預測精度水平。

監督學習的方法包括：KNN、SVN等。

無監督學習

無監督學習是相對于監督學習來講的，是對監督學習的升級版。

無監督學習指的是從無標注的數據集中學習預測模型的方法。

監督學習需要給計算機標記好的訓練集，而無監督學習不需要人工標記訓練集，計算機會根據現有的數據集的特征，自動對數據集進行分類。

無監督學習的方法有：聚類、K均值、PCA等

強化學習

強化學習與監督學習、無監督學習最大的區別，就是它不是一個分類任務。

強化學習訓練時，需要環境給予反饋，以及對應具體的反饋值。通過反饋值告訴預測模型預測結果是“好”還是“壞”，然后通過外界的反饋結果調整預測模型。

深度學習

深度學習是無監督學習的一種，它模仿的是人類大腦神經網絡。

常用的深度學習方法有深度神經網絡、深度信念網絡、遞歸神經網絡和卷積神經網絡等。

深度學習的概念源于人工神經網絡的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發現數據的分布式特征表示。

深度強化學習

深度學習具有較強的感知能力，但是缺乏一定的決策能力;而強化學習具有決策能力，對感知問題束手無策。因此，深度強化學習將深度學習和強化學習相結合，優勢互補，為復雜系統的感知決策問題提供了解決思路。

該技術在機器人、視頻游戲、金融和醫療領域取得了巨大成功。許多以前無法解決的問題現在通過創建DRL模型得到了解決。