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機器學習是通過訓練來提高預測準確性的一種方法。在機器學習中，算法通過接收已知示例的輸出來學習。它們會注意到預測結果與正確輸出之間的差異，并調整輸入的權重以提高預測的準確性，直到達到優(yōu)化狀態(tài)。因此，機器學習算法的特點是隨著經(jīng)驗的增加而改進預測的質量。數(shù)據(jù)的量越多，我們能夠創(chuàng)建更好的預測引擎（通常達到一個點）。機器學習方法有超過15種，每種方法使用不同的算法結構來優(yōu)化基于接收到的數(shù)據(jù)的預測。深度學習是一種受歡迎的機器學習方法，但還有其他一些方法雖然受到的關注較少，但在特定的使用情況下非常有價值。思明區(qū)AI助手翻譯