Azure AI-102 认证全攻略: (十四) 监督式学习、无监督学习与强化学习

在人工智能（AI）和机器学习（ML）领域，监督式学习、无监督学习与强化学习是三种基础且重要的学习范式。它们各自适用于不同的数据处理需求和应用场景。理解这三种学习方法的核心概念、优缺点及应用领域，是通过 Azure AI-102 认证的关键步骤，同时也有助于我们在实际工作中选择合适的模型训练和部署方式。

本文将深入分析这三种学习方法，帮助你在备考 Azure AI-102 认证时，掌握其理论基础，并了解如何将其应用于实际的 AI 项目中。

📌 一、机器学习的核心方法概述

机器学习方法的选择往往取决于任务类型、数据特性以及模型性能要求。监督式学习、无监督学习和强化学习是最常见的学习方法，每种方法都有其独特的优势和挑战。

🎯 1.1 监督式学习

📚 1.1.1 监督式学习定义

监督式学习（Supervised Learning，SL）是机器学习中最经典的学习方法之一。它的主要特征是使用带标签的数据集进行训练。每个数据点包含输入特征和相应的标签，模型通过学习这些标签与特征之间的映射关系