# AI技术：理解监督学习

本文介绍常用的监督学习方法。

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首页 / 新闻与洞见 新闻与洞见 AI技术：理解监督学习 本文介绍常用的监督学习方法。 人工智能与软件 2023.05.18 已发布 IPLEX 阅读约4分钟 我将告诉大家最常用的是什么。 教师培训 这是关于。 早期的AI算法被理解为与新生儿的大脑一样完全空白. 这不是一个真正的空白。 为了做一些与AI有关的事情,人们必须自己教它. 因此,教学对教师如此重要。 我会用这个来描述老师的学习,通过区分狗和猫,这是最常用的例子. 当你第一次展示 你的狗和猫, 新生儿不能区分狗和猫. 。 。 。 。 我对猫和狗没经验 他们不知道狗长什么样, 我该做什么来帮助我的孩子区分猫和狗? 父母给狗看"这只动物是狗",他们教猫,"这只动物是猫". . 如果你重复了几次,你的新生儿会认识到一只狗和一只猫之间的区别. 。 。 。 。 这个过程完成后,新生儿在看到狗时可以回答"狗",在看到猫时可以回答"猫". 从上述例子中可以看出,人工智能与新生儿相似. 早期AI无法分辨出哪些图像是狗的图像,哪些是猫的图像. 。 。 。 。 因为他们没有受过训练。 所以,为了学习人工智能, 一个人应该准备大量包含狗和猫的图像. 此外,包含一个人自己的狗的图像应该用"这个图像是狗的图像"来标记,包含猫的图像应该用"这个图像是一个猫的图像"来标记. . 当将许多标记的图像输入AI时,AI会自动识别图像和标记,狗的图像会自动识别特征是什么,猫的图像是什么. 。 。 。 。 当狗的形象被输入已完成学习的AI时,狗的形象被确定与用来学习的狗的形象相似,猫的输出被确定与猫的形象被输入时用来学习的猫的形象相似. 让我以更专业的方式解释上述每个步骤。 注释 (这可能与实际描述略有不同。 ) 一个人将包含狗的图像标记为"这个图像是狗的图像",并将包含猫的图像标记为"这个图像是一个猫的图像". 我说的 它实际上没有标记,但它将图像贴上数字如0和1的标签. 换句话说,0表示"这个图像是狗的形象",1表示"这个图像是猫的形象". 在所有数据上进行标签 注释 国歌 . 培训 (这可能与实际描述略有不同。 ) 学习(E) 培训 对这一过程的一个更具体的描述是,在学习过程中,可以输入狗的形象或猫的形象,并查看AI输出值是什么. 如果插入一只狗的图像,并且数字0.8(一个接近猫的值)是输出的,则0到0.8之间的差值倒入AI. 当进行这种反波时,AI中相应的参数值(重量值)会被更新,这样在输入狗图像时,0的值就可以输出. 当这个过程多次重复时,AI中的参数会被修改,这样当狗的形象出现时,输出最终可以是零. 推理 (这可能与实际描述略有不同。 ) 当AI完成后,我们可以在AI中放上一个新的形象,以确定它是人还是猫. 推理 对不起 换句话说,如果将新图像输入已完成学习的AI,AI会计算图像是狗的概率和它是猫的概率,并作为最终输出提供更高的概率. 查看韩文原文 本文基于发表时的情况撰写。如需就具体事项咨询，请联系IPLEX。 咨询相关业务 ↗ 全部文章 咨询IPLEX 与我们讨论您的需求 保护、维权与管理。 我们将与您共同分析技术与业务需求。 ↗ 联系我们 较新文章 IPLEX 与 2hrs 学院签署谅解备忘录 ↗ 较早文章 Lunit基于AI的医学影像分析专利 ↗ 相关解读 人工智能与软件 2026.10.01 FiX：在softmax注意力中实现细粒度遗忘 金容德专利代理师解析FiX的逐特征门控、数值计算与分页缓存，并区分论文已报告的效果和仍待验证的局限。 ↗ 阅读全文 人工智能与软件 2026.09.30 MHAR：让不同特征子空间分别读取历史层信息 韩国专利代理师金容德分析Multi-Head Attention Residuals的深度路由、实验结果、实现成本及技术特征与效果之间的关系。 ↗ 阅读全文 人工智能与软件 2026.09.28 专栏发表：从Claude Computer Use看AI智能体的训练数据与专利技术 IPLEX管理合伙人、专利代理师金容德在AI Times发表专栏，结合美国第12,585,862号专利，解析AI智能体学习操作计算机的技术路径。 ↗ 阅读全文

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