人工智能根据什么学习（人工智能是基于什么）

人工智能(AI)的学习是基于数据的。机器学习(Machine Learning)是一种人工智能技术,它使用算法和大量数据来改进模型,使其能够从数据中识别模式和规律,并做出预测或决策。
在机器学习中,模型被训练来识别特定的模式和规律。这些模型可以从大量的数据中提取信息,并利用这些信息来做出预测或决策。在训练过程中,机器学习算法会根据实际输出结果来调整模型参数,使模型能够更好地识别新的数据。
人工智能模型的训练数据通常包括图像、语音、文本、统计等各种类型的数据。这些数据可以被用于训练模型的分类、回归、聚类等任务。在训练过程中,机器学习算法会根据实际输出结果来调整模型参数,使模型能够更好地适应新的数据。
除了数据,人工智能还依赖于算法和模型的结构来学习。例如,深度学习算法通常使用多层神经网络来提取特征,并使用卷积神经网络来分类或回归。人工智能算法还依赖于各种优化技术,如梯度下降、随机梯度下降等,来调整模型参数,使其能够更好地识别新的数据。