机器学习 (ML)
ML 是AI 的一个子集，涉及算法和神经网络的实现，使机器能够从经验中学习并自动行动。
监督学习 ML 算法使用标记的输入数据集和已知响应来开发回归/分类模型，然后可以将其用于新数据集以生成预测或得出结论。这种方法的局限性在于它不适用于超出特定上下文的数据集。
无监督学习算法适用于尚未分类或标记的“未知”数据。在这种情况下，机器学习系统本身会学习对未标记数据进行分类和处理，以从其固有结构中学习。在监督学习和无监督学习之间还有一种中间方法，称为半监督学习，其中系统根据少量标记数据进行训练以确定数据点之间的相关性。
强化学习 (RL) 是一种机器学习范式，其中算法通过人工智能系统与其环境之间的持续交互进行学习。算法会收到数字分数作为生成决策和结果的奖励，以便随着时间的推移强化积极的互动和行为。
深度学习（DL）
深度学习是机器学习的一个子集，其中基于深度神经网络构建的模型使用未标记的数据来检测模式，而无需太多人工干预。深度学习技术基于心智理论类型的人工智能，其理念是通过使用神经网络来模拟人类大脑，教模型感知、分类和分析信息，并不断从这些互动中 贝宁手机数据 学习。
深度学习技术可以分为 三大类：用于监督或判别学习的深度网络，用于无监督或生成学习的深度网络，以及用于混合学习的深度网络，即集成了监督和无监督模型以及相关其他模型。
深度强化学习 (DRL) 将 RL 与 DL 技术相结合，以解决具有挑战性的顺序决策问题。由于 DRL 能够从数据中学习不同级别的抽象，因此能够解决更复杂的任务。
自然语言处理 (NLP)
什么是自然语言处理？
NLP 是AI 的一个分支，主要涉及训练机器理解、处理和生成语言。通过使机器能够处理人类语言，NLP 有助于简化人机之间的信息交换，并为 AI 算法接收数据开辟了新途径。NLP 功能源自语言学、AI 和计算机科学的跨学科理论。
NLP 算法主要有两种类型：基于规则的算法和基于 ML 的算法。基于规则的系统使用精心设计的语言规则，而基于 ML 的系统使用统计方法。NLP 还包括两个核心子集：自然语言理解 (NLU) 和自然语言生成 (NLG)。
NLU使计算机能够理解人类语言，并用人类自己的语言与人类交流。NLG是使用 AI 编程来挖掘大量数字数据、识别模式并以人类更容易理解的书面或口头叙述形式分享这些信息。
以上就是我们今天讨论的一些主要技术缩略词的简要概述。您还可以详细了解 AI/ML 技术如何开启智能生物信息学和自主药物发现的新时代，以及NLP 在生物医学研究中的重要性和挑战。