Azure基础认证（AI-900）完全指南：从入门到考试通过（七）监督学习与无监督强化学习

这部分将深入探讨两种最基础的学习方法——监督学习与无监督强化学习，帮助你从入门到精通掌握这些技术，并理解如何利用Azure平台实现它们。将详细解析这两种学习方法的核心概念、应用场景以及如何在Azure平台上实现，从而帮助你为Azure基础认证（AI-900）考试做好准备。

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一、人工智能学习方法概述

人工智能学习方法分为许多不同的范式，最常见的包括监督学习、无监督学习和强化学习。在本文中，我们将重点讨论监督学习与无监督强化学习，理解这两者的特点和应用。

1. 监督学习基础

监督学习是最常见的机器学习方法之一，广泛应用于分类、回归等任务。在监督学习中，训练数据集包括输入数据和对应的标签（即输出数据），模型通过学习这些标注数据来找出输入和输出之间的关系。

监督学习的工作原理

在监督学习中，模型会基于输入数据和输出标签的配对进行训练。训练完成后，模型能够根据新的输入数据做出预测或分类。例如，图像分类模型可以通过对大量已标注的图像进行训练，学会识别不同类别的图