人工知能の学習方法には、監視された学習、非科学学習、強化のための学習、深い学習、転送学習が含まれます。監視された学習は、学習アルゴリズムを使用して、ラベル付きデータからモデルを構築します。非スパイブ化学習は、アルゴリズムを使用して、ラベル付けなしでパターンと構造を発見します。強化学習は、学習アルゴリズムを使用して、環境での最適なアクションについて決定を下します。ディープラーニングは、ニューラルネットワークを使用して、データの複雑なパターンを検出します。また、転送学習は、あるドメインの知識を使用して、別のドメインで問題を解決します。
Los métodos de aprendizaje de la Inteligencia Artificial incluyen aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje por refuerzo, aprendizaje profundo y aprendizaje por transferencia. El aprendizaje supervisado utiliza algoritmos de aprendizaje para construir un modelo a partir de datos etiquetados. El aprendizaje no supervisado utiliza algoritmos para descubrir patrones y estructuras en datos sin etiquetar. El aprendizaje por refuerzo utiliza algoritmos de aprendizaje para tomar decisiones sobre acciones óptimas en un entorno. El aprendizaje profundo usa redes neuronales para detectar patrones complejos en datos. Y el aprendizaje por transferencia utiliza conocimientos de un dominio para resolver problemas en otro.