机器学习的种类有哪些？这些类型全都是人工智能需要掌握的

近年来，许多新的机器学习技术得到了人们的广泛关注，也为解决实际问题提供了有效的解决方案。在这里，我们简要介绍了深度学习、强化学习、对抗学习、双重学习、转移学习、分布式学习和元学习。

1、机器学习的种类有哪些——深度学习

与传统的机器学习方法不同，深度学习是一种端到端的学习方法。基于多层非线性神经网络，深度学习可以直接从原始数据中学习，自动提取特征并逐层提取，最终达到回归、分类或排序的目的。在深度学习的推动下，人们在计算机视觉、语音处理、自然语言等方面都取得了突破，达到甚至超过了人类的水平。深度学习的成功主要归功于大数据、大模型和大计算三个因素，因此这三个方向是当前的研究热点。

在过去的几十年中，人们提出了许多不同的深层神经网络结构，如卷积神经网络，它在计算机视觉中有着广泛的应用，如图像分类、目标识别、图像分割、视频分析等;循环神经网络，它能处理变长序列数据，被广泛的应用在自然语言理解、语音处理等领域，编码器-解码器是一种常用的深度学习框架，常用于图像或序列的生成，如热机翻译、文本摘要、图像描述等问题。

2、机器学习的种类有哪些——加强学习

2016年3月，由deepmind公司设计的基于深度卷积神经网络和强化学习的alphago以4:1击败顶级职业棋手李世毅，成为第一个不用传球帮助就能击败职业围棋九段棋手的计算机程序。这场竞赛已经成为人工智能发展史上的一个里程碑事件，也使得强化学习成为机器学习领域的一个研究热点。

强化学习是机器学习的一个子领域。它研究主体如何在动态的系统或环境中以“试错”的方式学习，以及通过与系统或环境的交互而获得的报酬引导行为，从而使累积报酬或长期报酬最大化。由于其普遍性，这一问题在博弈论、控制论、运筹学、信息论、多智能体系统、群体智能、统计学和遗传算法等许多学科中也得到了研究。

3、机器学习的种类有哪些——迁移学习

转移学习的目的是将为其他任务(称为源任务)训练的模型转移到新的学习任务(称为目标任务)中，帮助新任务解决训练样本不足等技术难题。之所以可以这样做，是因为许多学习任务是相关的(比如图像识别任务)，所以从一个任务中总结出来的知识(模型参数)可以帮助解决另一个任务。转移学习是目前机器学习的研究热点之一，还有很大的发展空间。

4、机器学习的种类有哪些——对抗性学习

传统的深度生成模型存在一个潜在的问题：由于最大概率似然，模型往往会产生更多的极值数据，从而影响生成效果。拮抗学习利用拮抗行为(如产生拮抗样本或拮抗模型)来增强模型的稳定性，提高数据生成的效果。近年来，基于对抗学习思想的生成对抗网络(GAN)已成功应用于图像、语音、文本等领域，成为无监督学习的重要技术之一。

5、机器学习的种类有哪些——双重学习

双重学习是一种新的学习范式。其基本思想是利用机器学习任务之间的双重属性，获得更有效的反馈/正则化，指导和加强学习过程，从而减少深度学习对大规模人工标注数据的依赖。双重学习被应用于机器学习的许多问题，包括机器翻译、图像样式转换、问答和生成、图像分类和生成、文本分类和生成、图像到文本和文本到图像等。

6、机器学习的种类有哪些——分布式学习

分布式技术是机器学习技术的加速器，可以显著提高机器学习的训练效率，进一步扩大其应用范围。当“分布式”与“机器学习”相遇时，不仅要局限于多机并行技术和串行算法的底层实现，而且要在对机器学习的全面理解的基础上，把分布式与机器学习更紧密地结合起来。

7、机器学习的种类有哪些——元学习

元学习是近年来机器学习领域的一个新的研究热点。从字面上讲，元学习就是学习如何学习，关注学习本身的理解和适应，而不是仅仅完成一个特定的学习任务。换句话说，元学习者需要能够评估自己的学习方法，并根据具体的学习任务调整自己的学习方法。

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