因此，该技术可以通过算法来学习不同情况下的用户数据，分析他们的行为、测验答案和主题偏好，然后为每个用户创建临时资源。
将其应用于在线培训，我们会发现，用户使用电子学习平台的次数越多，人工智能就会获得越多关于用户和他的习惯的信息，目的是实现个性化学习。
电子学习中使用的机器学习领域的算法可以分为两大类：监督学习算法和无监督学习算法。
现在让我们一起看看它们是什么以及它们有何不同。
人工智能和机器学习
监督学习算法
根据标记的训练示例预测或分类数据，也就是说，算法从标记信息中学习，
对新的未标记的数据做出预测
目标是让模型学习根据某些模式或规则将输入映射到输出。一旦训练完成，模型就可以根据训练阶段学到的知识对新数据进行预测。
电子学习领域的一个实际例子可以是一种分类算法，它基于以前学生的 英国号码 数据（比如学习时间、上课出勤率、测验结果），预测学生在课程中是成功还是失败。
这种方法可以通过向学生提供个性化的建议来个性化学习体验。
无监督学习算法
无监督学习算法通常用于无需借助标签来识别数据中的模式或关系。
系统必须在没有预定义输出指导的情况下找到数据中的模式、关系或结构。这种类型的学习通常用于探索性数据分析、聚类和降维。
无监督学习算法不需要明确的指令就能寻找数据中的内在模式。
在电子学习环境中
这些算法可用于根据相似的学习行为将学 他们需要将收益与价格进行比较 分成同质组，而无需预先标记的信息。
例如，可以使用聚类算法根据学生的学习偏好或参与模式对学生进行分组，从而使教师能够进一步个性化课程或确定某些学生可能需要额外支持的领域。
两种学习类型都有广泛且互补的应用。当您有标记数据并 电话号码业务线索 想要训练模型做出准确预测时，就会使用监督学习。
另一方面，当您想要发现数据中监督学习算法广 的隐藏模式或关系时，即使在没有标签的情况下，无监督学习也很有价值。