Bot Dataset

2.无监督学习

无监督学习不需要标记数据即可发挥作用。相反，它使用非结构化的原始数据，并在不提供特定方向的情况下寻找隐藏的模式或组。

工作原理：

系统会获得一个数据集，并被指示识别其中的任何模式或相关性。例如，它可能将相关对象放在一个类别中，而不解释这些分组的重要性。

3.强化学习

一种称为强化学习的动态学习技术涉及一个与周围环境互动的系统，并以奖励或惩罚的形式获得反馈。这类似于使用积极强化来训练宠物。

工作原理：

系统在给定环境中行动，监测结果，并随着时间的推移调整方法以优化奖励。例如，学习走路的机器人将尝试各种动作，并根据每次努力的成功进行调整。

医疗保健：通过协助医生进行早期疾病检测、准确诊断、患者结果预测和个性化治疗，机器学习可以提高医疗保健质量，并使其更有效、更易于世界各地的人们使用。

金融： 通过实现欺诈检测、风险评估、市场趋势研究和个性化财务建议，机器学习可帮助银行和金融机构提供更智能、更安全、更可靠的资金管理解决方案，满足每个客户的需求。

零售和电子商务： 零售商利用机器学习进行需求预测、库存优化、动态定价策略 中英数据 和定制产品建议，创造流畅的购物体验，同时提高运营效率和消费者满意度。

交通运输：自动驾驶汽车、路线优化程序和预测交通管理都是通过机器学习实现的，它还可以降低交通流量并提高道路安全性，同时为普通人提供更快、更便捷、更高效的交通。

教育：通过提供定制的课程计划、自动评分和自适应学习平台，机器学习可以让学生按照自己的速度学习，从而改善教育，并为各个年龄段的学生取得更好的成绩。

娱乐： 在全球范围内，流媒体服务和游戏平台正在通过使用机器学习来识别用户偏好、推荐定制内容并提供引人入胜的体验，从而改变消费者观看电影、听音乐和玩游戏的方式。