一般来说，机器学习有三种不同的形式：
（1）强化学习
强化学习是最古老的机器学习类型之一，它在教授计算机如何玩游戏时非常有用。
强化学习对于自动驾驶汽车等应用程序也很有用，在这些应用程序中，系统可以接收有关其是否表现良好或不良的反馈，并使用该数据随时间推移而改进。
（2）监督学习
监督学习在分类应用中特别有用，例如教授机器学习系统来区分狗和猫的图片。
在这种情况下，人们将为应用程序提供大量以前标记为狗或猫的图像。根据该训练数据，计算机将得出关于区分这两种动物的结论，并且能够将其学到的东西应用于新图片。
随着系统随着时间的推移吸收更多数据，它将在任务中变得越来越好。据说这种技术是“监督的”，因为它要求人类在学习过程的前沿和之后对图像进行标记，并监督学习过程。
（3）无监督学习
相比之下，无监督学习并不依赖于人类为系统标记训练数据。相反，计算机使用聚类算法或其他数学技术来找到数据组之间的相似性。
无监督机器学习对于许多企业领导者感兴趣的大数据分析类型特别有用。例如，组织可以使用无监督学习来发现客户群之间的相似性，并更好地定位其营销或定制其定价。
一些推荐引擎依赖于无监督的学习来告诉人们谁喜欢一部电影或一本书，可能还喜欢其他的电影或书籍。无监督的学习也可以帮助识别可能表明某人的信誉或提出保险索赔的可能性的特征。
各种人工智能应用，如计算机视觉、自然语言处理、面部识别、文本对文本、语音对文本、知识引擎、情感识别等，经常使用机器学习能力。一些机器学习的主要类型有两种或更多的组合，在一些情况下，被称为“半监督”，因为它们包含了一些监督学习的技术和一些无监督学习的技术。有些机器学习技术（例如深度学习）可以被监管、监督或两者兼而有之。
深度学习：推动机器学习和人工智能的动力
“深度学习”这个术语在20世纪80年代首次投入使用，使其成为比机器学习或人工智能更新的概念。
深度学习描述了监督和非监督机器学习系统有时使用的特定类型的架构。具体来说，它是一种分层架构，其中一个层接受输入并生成输出。然后，它将该输出传递到体系结构中的下一层，该层使用它来创建另一个输出。然后，该输出可以成为系统中下一层的输入，依此类推。该架构被称为“深层”，因为它有很多层。
为了创建这些分层系统，许多研究人员设计了以人脑为模型的计算系统。从广义上讲，他们称这些深度学习系统为人工神经网络（ANN）。人工神经网络有几种不同的类型，包括深度神经网络、卷积神经网络、递归神经网络等。这些神经网络使用与人脑中的神经元相似的节点。
神经网络和深度学习在过去十年中变得越来越流行，其部分原因是硬件的进步，特别是图形处理单元（GPU）的改进，使它们更加可行。传统上，系统设计人员使用图形处理单元（GPU）来执行显示高质量视频和3D游戏所需的高级计算。
然而，这些图形处理单元（GPU）也擅长深度学习所需的计算类型。随着图形处理单元（GPU）性能的提高和成本的降低，人们已经能够创建高性能系统，可以在更短的时间内完成深度学习任务，并且成本远低于过去的情况。
如今，任何人都可以通过Amazon Web Services、Microsoft Azure、谷歌云和IBM Cloud等云计算服务轻松访问深度学习功能。
