数字化转型网人工智能研习社关注人工智能从技术到落地的全方面，包含机器学习算法、深度学习架构、自然语言处理（NLP）技术、计算机视觉技术、AI+医疗健康、AI+交通出行、AI+金融、AI+制造、AI+消费品、AI+互联网、数据隐私和安全、算法公平性、产业生态建设、政策法规制定与完善等。
机器学习指的便是机器学习人类的思考与判断能力，必须通过不同的训练模式来协助机器学习人类的思考模式与各种知识，每种训练模式都有其独特的特征和适用的场景。
首先便是监督式学习（Supervised Learning）模式，监督式学习使用已标注的数据集进行训练，即每个输入数据都有一个对应的正确输出（标签）。监督式学习常应用于分类（如垃圾邮件识别）和回归（如房价预测）问题，常见的算法包括线性回归、支持向量机（SVM）、随机森林、神经网络等。
监督式学习具有精确性高的优点，因为其有明确的目标，训练结果可解释性强。不过，由于需要大量标注数据，而数据标注的成本高，且模型可能对标注数据中的偏差敏感，将导致过拟合的现象。
相对于监督式学习，另一种机器学习模式便是非监督式学习（Unsupervised Learning），非监督式学习使用无标注的数据集，算法根据数据的内在结构进行学习，其主要用于数据分群（如顾客分类）、降维（如主成分分析）、异常检测等应用场景，常见的算法包括K-均值聚类、层次聚类、主成分分析（PCA）、自编码器（Autoencoders）等。
非监督式学习适用于无法获取标注数据的场景，可探索数据的隐藏结构和模式，但因为没有明确的目标，使其结果不易解释，可能难以评估模型的性能。
此外，还有一种机器学习模式是半监督式学习（Semi-Supervised Learning），其采用混合数据的方式，结合少量标注数据和大量无标注数据进行训练。其应用场景为当标注数据难以获取但无标注数据丰富时，例如文本分类或图像识别，采用的算法包括图形神经网络（GNN）、生成式对抗网络（GANs）的部分应用等。
半监督式学习在标注数据有限的情况下可提升模型性能，可平衡标注数据的稀缺性和无标注数据的丰富性，不过其训练过程较为复杂，可能需要特殊的算法，且对标注数据的质量较为敏感。
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