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人工知能の学習方法は何ですか？
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人工知能（AI）で使用されるいくつかの学習方法がありますが、3つの主なメインは、監視された学習、非科学学習、および強化学習です。ここでは、これらの方法が何であるかを簡単に説明します。

1.監視された学習：この方法では、モデルをトレーニングするために、IAのモデルがラベル付けされた一連のデータ（つまり、既知の回答を持つデータ）に提供されます。次に、モデルはラベル付けされたデータのパターンと関係を使用して、ラベル付けせずに新しいデータに関する正確な予測を行います。このアプローチは、分類、回帰、予測タスクによく使用されます。

2.非科学学習：この方法では、タグ付きデータは提供されていません。代わりに、モデルは自律的に学習するためにラベル付けされていないデータにパターンと関係を求めています。データセグメンテーション、寸法の削減、異常検出には、補給学習がよく使用されます。

3.強化学習：この方法では、モデルは環境との相互作用を通じて学習します。モデルは、環境を取り入れる各アクションに対して報酬またはペナルティを受け取り、フィードバックを通じてその動作を調整して、総報酬を最大化します。補強学習は、ロボット工学やゲームなどの決定タスクによく使用されます。

これらの主要な方法に加えて、半拡散学習、積極的な学習および転送学習など、AIでも使用される他の学習方法があります。各学習方法には利点と制限があるため、メソッドの選択は問題と対処されているデータに依存します。
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そして、深い学習にはどのような違いがありますか？