“深入浅出”系列之算法篇：（5）AIGC
AI：Artificial Intelligence 人工智能
机器学习是AI的一个子集，不需要人类做显式编程，让计算机通过算法自行学习和改进，去识别模式，做出预测和决策。机器学习下有多个分支，包括监督学习，无监督学习，强化学习。
在监督学习里，机器学习算法会接受有标签的训练数据，标签就是期望的输出值，所以每个训练数据点都既包括输入特征，也包括期望的输出值，算法的目的是学习输入和输出之间的映射关系，从而在给定新的输入特征后，能够准确预测出相应的输出值。
经典的监督学习包括分类（把数据分为不同的类别），回归（对数值进行预测）。
深入学习不属于任何一类，它是机器学习的一种实现方法，核心在于使用人工神经网络。
生成式AI是深度学习的一种应用。
