引言
监督学习、无监督学习、强化学习、机器学习是学习AI必须要理解的基础概念。本文通过故事叙述的方式阐述监督学习、无监督学习、强化学习、机器学习的概念，深入浅出，帮助小伙伴们了解。
2、小明学AI
从前有个叫小明的男孩，很喜欢吃苹果。为了让他认识苹果，妈妈找来了三个苹果，一个大苹果、一个小苹果，一个青苹果。
妈妈拿起大苹果，告诉小明说：“这是苹果”；妈妈拿起小苹果，告诉小明：“这也是苹果”。最后妈妈拿起青苹果，告诉小明：“不管大小、颜色、如何变化，圆圆的、有把的就是苹果”。现在小明知道什么是苹果了。
在人类和动物感知中，这通常叫做概念学习，在人工智能领域，这过程被成为监督学习。
几年后小明不仅认识了苹果，还认识了西红柿、还有一个非常喜欢的小皮球，小明觉得这三样东西有非常相似的地方。草莓、爸爸的领带、妈妈的餐盘也有同样的相似之处，妈妈告诉他，这种相似之处是红色。
在人类行为中，我们将这个过程称为归纳推理；在人工智能领域，我们叫他无监督学习。
升入初中后，小明开始面对考试。作为一个优秀的学生，每一次考试结束，小明都会认真观察批改好的将其中做错的题目单独找出，重新解答，直到找出正确的答案。
在人工智能领域，我们将这个过程称为强化学习。
监督学习、无监督学习和强化学习都被称为机器学习。
小明将为了从一堆水果里找到自己喜欢的水果--苹果，于是将苹果、草莓、香蕉进行分类。
这个过程在人工智能领域的机器学习任务中称为分类问题。
为了吃到苹果，小明去买水果，小明发现每个月的苹果价格不同，为了每个月都能吃到苹果，小明根据前几个月的数据预测了下个月的苹果价格。
这个过程在人工智能领域的机器学习任务中称为回归问题。
进入社会，小明成为了一名工程师，他的朋友们有的成为了老师，有的成为了医生，还有人成为了作家。每个人都有自己擅长的领域，发挥着自己的作用，算法也是如此。
为图片分类，将语音转化为文字，找到不同数据之间的联系。不同的算法自有擅长之处；与进入仍然不断提升自己的人类一样，算法也在不断的提升效果，不断的迭代。
我们不断探讨人工智能，不断拓展技术的疆界，想要找到未来的答案，也许我们自身就是答案。
3、笔记总结
表1 机器学习
| 机器学习可以分为三种形式 | 监督学习（supervised learning） | |
| 非监督学习（unsupervised learning） | ||
| 强化学习（reinforcement learning） | ||
| 机器学习的主要任务 | 分类（classification） | 将实例数据划分到合适的类别中 |
| 回归（regression） | 主要用于预测数值型数据 |
表2 监督学习
| 概念理解 | 必须确定目标变量的值，以便机器学习算法可以发现特征和目标变量之间的关系。在监督学习中，给定一组数据，我们知道正确的输出结果应该是什么样子，并且知道在输入和输出之间有着一个特定的关系。 (包括：分类和回归) |
| 特征 | 训练样本 = 特征(feature) + 目标变量(label: 分类-离散值/回归-连续值) |
表3 无监督学习
| 概念理解 | 在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。数据没有类别信息，也没有给定的目标值。 |
| 分类 | 聚类：将数据集分成由类似的对象组成多个类 |
| 密度估计：通过样本分布的紧密程度，来估计与分组的相似性 |
表4 强化学习
| 概念理解 | 所谓强化学习就是智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大，由于外部给出的信息很少，强化学习系统必须依靠自身的经历进行自我学习。通过这种学习获取知识，改进行动方案以适应环境。 |
| 强化学习最关键的三个因素 | 状态 |
| 环境奖励 | |
| 行为 |
强化学习和深度学习的主要区别：
第一，深度学习的训练样本是有标签的，强化学习的训练是没有标签的，它是通过环境给出的奖惩来学习
第二，深度学习的学习过程是静态的，强化学习的学习过程是动态的。这里静态与动态的区别在于是否会与环境进行交互，深度学习是给什么样本就学什么，而强化学习是要和环境进行交互，再通过环境给出的奖惩来学习
第三，深度学习解决的更多是感知问题，强化学习解决的主要是决策问题。因此有监督学习更像是五官，而强化学习更像大脑。