这两类在数字化学习背景下的算法有助于提高教学效率，让学生的学习体验更加精准地个性化。
这些方法的结合使用可以建立更高效的电子学习系统，适应学生的个人需求。
值得注意的是，机器学习还有其他子类别。这些不同方法的采用取决于问题的性质和标记数据的可用性。
新的号召性用语
机器学习的子类别
机器学习是一每个都有特定的方法和应用。
机器学习的更多子类别包括
半监督学习：这种方法结合了监督学习和无监督学习的元素。只有一部分训练数据被标记，从而允许模型从未标记的数据中学习，以提高新预测的性能。
强化学习：在强化学习中，代理通过与环境的交互来学习。代理执行动作并根据其动作的结果获得奖励或惩罚。目标是通过学习最佳策略来最大化随着时间的推移的回报。
在线学习：在线学习涉及在有新数据可用时不 英国手机号码 断训练模型。当数据顺序到达且模型需要动态适应时，这种方法很有用。
迁移学习：在迁移学习中，在一个任务上训练的模型可以作为另一个相关任务的起点。当训练数据有限时，这种方法很有用。
集成学习：集成学习算法将几种模型的结果结合起来，以提高整体性能。诸如 bagging 和 boosting 之类的技术就是一起学习的例子。
深度学习：深度学习也是一个子类别，它使用具有多层的深度人工神经网络（深度神经网络）。我们将在下一段中更详细地讨论此子类别。
机器学习的每个子类别都有各自的特定应用并适合不同的挑战。
方法的选择取决于问题
的性质和训练数据的可用性
这些子类别的多样性反映了机器学习领域的丰 我获取了实际流量的数据集 富性和多功能性。
因此，人工智能和机器学习并不是同义词。
事实上，需要明确的是，尽管与 ML 相关的一切都属于人工智能，但人工智能不仅包括机器学习。
机器学习
人工智能与深度学习
深度学习是机器学习的一个子类别，专注于使用人工神经网 电话号码业务线索 络解决复杂任务。具体来说，深度学习包括处理来自大数据的系统数据的算法。
深度学习算法具有创新性，与机器学习个广泛而多样的领 相比代表了一种进化，因为深度神经网络甚至能够处理图像、音频和文本等非结构化数据，并产生卓越的结果。