机器学习（2026.08.25）

概念编号：065

一句话理解

机器学习不是把每条规则手写进去，而是让系统从示例数据中学出可复用的规律。

具体解释

训练时，算法根据数据和目标不断调整模型参数；使用时，模型把新输入转换为预测、分类、推荐或生成结果。监督学习、无监督学习和强化学习是常见的学习方式。

边界与易混淆概念

• 机器学习是 AI 的一种实现路径，不是 AI 的全部。
• 机器学习不等于深度学习：深度学习使用多层神经网络，是机器学习的一个子集。
• 训练数据不等于事实数据库：模型学到的是模式，仍可能出错或过时。

例子

用大量带标签的邮件训练垃圾邮件分类器，就是让模型从样本中学习“垃圾邮件长什么样”。

相关概念

• 深度学习（2026.08.25）
• 预训练（Pre-training）（2026.08.24）
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来源

• On the Opportunities and Risks of Foundation Models

概念卡更新日志

• 2026.08.25｜创建概念卡：依据 AI 概念框架中的 AI/ML/DL 层级关系，登记为 065。