AI產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展讓機器學習成為核心技術(shù)。本文詳細介紹了機器學習的10大學習類型，從監(jiān)督學習到元學習，每種類型都通過具體算法和案例深入解析，幫助讀者快速掌握機器學習的核心邏輯與應(yīng)用場景。

近兩年來 AI 產(chǎn)業(yè)已然成為新的焦點和風口，各互聯(lián)網(wǎng)巨頭都在布局人工智能，不少互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理也開始考慮轉(zhuǎn)型 AI 產(chǎn)品經(jīng)理，入門AI產(chǎn)品經(jīng)理，或許你應(yīng)該了解一些相關(guān)技術(shù)，本文將為你介紹機器學習的10大學習類型

機器學習（Machine Learning, ML）是教會計算機從數(shù)據(jù)中自動發(fā)現(xiàn)規(guī)律，并利用這些規(guī)律進行預測或決策的技術(shù)。

簡單來說，就是讓機器像人類一樣“學習經(jīng)驗”，而無需被明確編程每一步該怎么做。

機器學習不是某種具體的算法，而是很多算法的統(tǒng)稱。機器學習包含了很多種不同的算法，深度學習就是其中之一，這些算法能夠讓計算機自己在數(shù)據(jù)中學習從而進行預測。

機器學習常見的10個學習類型如下

其核心邏輯都是根據(jù)數(shù)據(jù)條件 （標注、規(guī)模、分布）、任務(wù)需求 （實時性、多任務(wù)、跨領(lǐng)域）和資源限制 （計算、隱私）選擇合適方法。

其中，基礎(chǔ)學習類型 （監(jiān)督/無監(jiān)督/強化學習）解決大多數(shù)傳統(tǒng)問題，進階學習類型突破數(shù)據(jù)、隱私、動態(tài)環(huán)境等限制。

1.監(jiān)督學習

監(jiān)督學習是指我們給算法一個數(shù)據(jù)集，并且給定正確答案。機器通過數(shù)據(jù)來學習正確答案的計算方法。

其中，數(shù)據(jù)有明確的標簽，其學習方式是根據(jù)輸入（特征）和輸出（標簽）的關(guān)系，建立一個預測模型。

（1）典型任務(wù)

分類（預測類別）：判斷腫瘤是良性還是惡性。

回歸（預測數(shù)值）：預測房價、氣溫。

（2）常見算法

線性回歸、決策樹、支持向量機（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

（3）舉例

我們準備了一大堆貓和狗的照片，我們想讓機器學會如何識別貓和狗。

當我們使用監(jiān)督學習的時候，我們需要給這些照片打上標簽。

我們給照片打的標簽就是“正確答案”，機器通過大量學習，就可以學會在新照片中認出貓和狗。

2.非監(jiān)督學習

非監(jiān)督學習中，給定的數(shù)據(jù)集沒有“正確答案”，所有的數(shù)據(jù)都是一樣的。

無監(jiān)督學習的任務(wù)是從給定的數(shù)據(jù)集中，挖掘出潛在的結(jié)構(gòu)。

其中，數(shù)據(jù)沒有標簽，其學習方式是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏規(guī)律或結(jié)構(gòu)（比如分組、簡化數(shù)據(jù)）。

（1）典型任務(wù)

聚類（Clustering）：把用戶按購買行為分成不同群體。

降維（Dimensionality Reduction）：將高維數(shù)據(jù)壓縮成2D/3D可視化。

關(guān)聯(lián)分析：發(fā)現(xiàn)超市商品之間的購買關(guān)聯(lián)（如啤酒和尿布）。

（2）常見算法

K-Means、PCA（主成分分析）、Apriori。

（3）舉例

我們把一堆貓和狗的照片給機器，不給這些照片打任何標簽，但是我們希望機器能夠?qū)⑦@些照片分分類

通過學習，機器會把這些照片分為2類，一類都是貓的照片，一類都是狗的照片。

雖然跟上面的監(jiān)督學習看上去結(jié)果差不多，但是有著本質(zhì)的差別：

非監(jiān)督學習中，雖然照片分為了貓和狗，但是機器并不知道哪個是貓，哪個是狗。

對于機器來說，相當于分成了 A、B 兩類。

3.強化學習

關(guān)注的是智能體如何在環(huán)境中采取一系列行為，從而獲得最大的累積回報。

通過強化學習，一個智能體應(yīng)該知道在什么狀態(tài)下應(yīng)該采取什么行為。

其中，沒有現(xiàn)成的數(shù)據(jù)，而是通過與環(huán)境互動獲得反饋（獎勵/懲罰），其學習目標是找到最優(yōu)策略（Policy），讓智能體（Agent）在環(huán)境中獲得最大累積獎勵。

（1） 核心要素

環(huán)境 （如游戲世界、自動駕駛場景）

動作 （Agent的行為，如踩油門、左轉(zhuǎn)）

獎勵 （如得分增加、避免碰撞）

（2）典型任務(wù)

游戲AI（如AlphaGo）、機器人控制、自動駕駛。

（3）常見算法

Q-Learning、深度強化學習（DQN）

（4）舉例

訓練小狗接飛盤：

小狗成功接到飛盤 → 給它零食（正向獎勵）

小狗沒接到 → 不給零食（無獎勵）

小狗逐漸學會“加速奔跑+跳躍”的策略，以最大化獲得零食的機會

4.半監(jiān)督學習

結(jié)合少量標注數(shù)據(jù) + 大量無標注數(shù)據(jù)聯(lián)合訓練，降低標注成本。

（1）典型任務(wù)

醫(yī)學影像分析（標注成本高）

文本分類（部分文檔無標簽）

（2）常見算法

標簽傳播（Label Propagation）

半監(jiān)督GAN（生成對抗網(wǎng)絡(luò)）

自訓練（Self-training）

（3）舉例

訓練一個AI模型來自動識別肺部X光片中的腫瘤，但僅有少量標注數(shù)據(jù) （如1000張明確標注“正?！被颉澳[瘤”的X光片）和大量未標注數(shù)據(jù) （如10萬張未標注的X光片）。

半監(jiān)督學習通過以下步驟解決標注不足的問題：

①初始模型訓練：1000張已標注的X光片（如500張正常、500張腫瘤），用這些標注數(shù)據(jù)訓練一個基礎(chǔ)分類模型（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），學習初步的腫瘤識別規(guī)律，例如腫瘤區(qū)域的紋理、邊緣模糊度等特征

②未標注數(shù)據(jù)的偽標簽生成：將10萬張未標注的X光片輸入初始模型進行預測，生成偽標簽 （即模型預測的“正?！被颉澳[瘤”結(jié)果），僅保留模型預測置信度高的樣本（例如預測概率>90%的5萬張），作為“偽標注數(shù)據(jù)”加入訓練集，其原理是假設(shè)模型對高置信度樣本的預測基本正確，通過擴大數(shù)據(jù)量優(yōu)化模型對肺部結(jié)構(gòu)的理解

③迭代優(yōu)化與核心假設(shè)：合并初始標注數(shù)據(jù)和偽標注數(shù)據(jù)，重新訓練模型。重復此過程多次，逐步優(yōu)化模型性能

④實際應(yīng)用：最終模型可識別更多復雜病例（如早期腫瘤、微小病灶），準確率顯著高于僅使用標注數(shù)據(jù)訓練的模型。

5.自監(jiān)督學習

自監(jiān)督學習屬于無監(jiān)督學習的一種。數(shù)據(jù)本身沒有任務(wù)需要的標簽。

自監(jiān)督學習需要人為的構(gòu)造標簽，讓模型來學習特征。

（1）典型任務(wù)

預訓練通用表征（如文本、圖像）

下游任務(wù)微調(diào)（如問答系統(tǒng)、圖像分類）

（2）常見算法

BERT（掩碼語言模型）

GPT（生成式預訓練）

SimCLR（對比學習）

MAE（掩碼自編碼器）

（3）舉例

文本填空 （如BERT）：遮蓋句子中的詞語，讓模型預測被遮部分（如“貓喜歡喝__”預測“牛奶”）。

視頻幀預測：利用視頻相鄰幀的連續(xù)性，預測下一幀內(nèi)容。

圖像著色：將黑白圖片輸入模型，預測原始顏色分布

6.多任務(wù)學習

同時學習多個相關(guān)任務(wù)，共享部分模型參數(shù)以提高泛化能力

（1）典型任務(wù)

自動駕駛（同時檢測車輛、行人、車道線）

自然語言處理（如聯(lián)合學習命名實體識別和詞性標注）

（2）常見算法

多任務(wù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（共享底層，任務(wù)特定輸出層）

聯(lián)合訓練Transformer

（3）舉例

自然語言處理：同時處理文本分類、情感分析、命名實體識別等任務(wù)。

計算機視覺：同時處理目標檢測、圖像分割、人臉識別等任務(wù)。

醫(yī)療健康：結(jié)合病例診斷、預測疾病風險等多個任務(wù)，提供更全面的醫(yī)療輔助服務(wù)。

語音識別：同時處理語音識別、語音情感分析、說話人識別等任務(wù)。

7.在線學習

模型每次接收一個或一小批新數(shù)據(jù)（如用戶點擊行為），立即調(diào)整參數(shù)，無需重新訓練整個模型，適應(yīng)數(shù)據(jù)分布動態(tài)變化。

（1）典型任務(wù)

實時推薦系統(tǒng)（如新聞、廣告）

金融風控（如實時檢測欺詐交易）

（2）常見算法

在線梯度下降（Online Gradient Descent）

跟隨正則化領(lǐng)導（FTRL）

（3）舉例

根據(jù)用戶實時點擊行為調(diào)整短視頻推薦策略，每小時更新模型。

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8.遷移學習

遷移學習是通過從已學習的相關(guān)任務(wù)中轉(zhuǎn)移知識來改進學習的新任務(wù)，解決目標數(shù)據(jù)不足問題。

遷移學習的靈感來源于人類的學習方式。

例如：會騎自行車的人更容易學會摩托車（兩者平衡技巧相似）

其技術(shù)本質(zhì)是通過共享源域和目標域的底層規(guī)律（如特征、模型參數(shù)），讓模型避免從零學習，快速適應(yīng)新任務(wù)

（1）遷移學習的基本問題

How to transfer： 如何進行遷移學習？（設(shè)計遷移方法）

What to transfer： 給定一個目標領(lǐng)域，如何找到相對應(yīng)的源領(lǐng)域，然后進行遷移？（源領(lǐng)域選擇）

When to transfer： 什么時候可以進行遷移，什么時候不可以？（避免負遷移）

（2）常見算法

預訓練模型微調(diào)（如ResNet、BERT）

特征提取（固定預訓練模型，僅訓練新分類層）

（3）舉例

9.聯(lián)邦學習

多個設(shè)備/機構(gòu)協(xié)同訓練模型，數(shù)據(jù)不離開本地，保護隱私

聯(lián)邦學習（Federated Learning, FL） 是一種分布式機器學習范式 ，

其核心目標是 在保護數(shù)據(jù)隱私的前提下，聯(lián)合多個參與方（如設(shè)備、機構(gòu)或數(shù)據(jù)孤島）共同訓練模型 ，而無需共享原始數(shù)據(jù)。

（1）基本流程

初始化全局模型 ：中央服務(wù)器（或協(xié)調(diào)方）初始化一個基礎(chǔ)模型并分發(fā)給各參與方。

本地訓練 ：各參與方利用本地數(shù)據(jù)訓練模型，生成模型參數(shù)或梯度更新。

參數(shù)上傳與聚合 ：參與方將本地模型更新上傳至服務(wù)器，服務(wù)器通過加權(quán)平均等方式聚合參數(shù)，生成全局模型。

迭代優(yōu)化 ：重復上述步驟，直至模型收斂

（2）常見算法

FedAvg（聯(lián)邦平均）

差分隱私聯(lián)邦學習（添加噪聲保護數(shù)據(jù)）

（3）舉例

金融風控 ：銀行間聯(lián)合建模反欺詐系統(tǒng)，不共享客戶數(shù)據(jù)。

醫(yī)療健康 ：醫(yī)院協(xié)作訓練疾病預測模型，保護患者隱私。

智能終端 ：手機輸入法（如蘋果Siri）通過本地數(shù)據(jù)優(yōu)化語音識別。

自動駕駛 ：多車協(xié)同訓練駕駛模型，提升安全性

10.元學習

元學習的目標是 學習“如何學習” ，而非直接解決單一任務(wù)。

它通過分析多個相關(guān)任務(wù)的共性（如數(shù)據(jù)分布、特征關(guān)聯(lián)性等），提取可遷移的元知識（Meta-Knowledge），從而在面對新任務(wù)時僅需少量樣本即可高效調(diào)整模型

（1）主要方法分類

根據(jù)知識遷移方式，元學習可分為三類主流方法：

①基于優(yōu)化的元學習

學習一個適用于多任務(wù)的模型初始化參數(shù)，使模型通過少量梯度更新即可適應(yīng)新任務(wù)

無需修改模型結(jié)構(gòu)，通用性強。

②基于度量的元學習

學習一個相似性度量空間，通過比較新樣本與已知樣本的距離進行分類。

如少樣本圖像分類（如清華團隊在MetaDL挑戰(zhàn)賽中提出的自適應(yīng)度量方法）

③基于模型的元學習

設(shè)計具有記憶或注意力機制的模型結(jié)構(gòu)，動態(tài)存儲和調(diào)用任務(wù)相關(guān)知識。

適合處理時序依賴強的任務(wù)（如機器人連續(xù)決策）

（2）常見算法

MAML（模型無關(guān)元學習）

Prototypical Networks（原型網(wǎng)絡(luò)）

（3）舉例

機器人在不同地形中調(diào)整行走策略

僅需幾張新類別圖片即可完成圖像識別