神经网络入门之监督学习 vs 非监督学习
监督学习和非监督学习是机器学习的两大基本范式，理解它们的区别是入门AI的第一步。简单来说：监督学习使用带标签的数据进行训练——就像老师拿着标准答案教学生，输入图片并告诉模型”这是猫”、”这是狗”，模型学习输入到输出的映射关系。而非监督学习则使用没有标签的数据，让模型自己发现数据中的结构和模式——就像让学生自己分类一堆没有标签的动物图片，模型可能会根据颜色、大小等特征自动聚类。监督学习适用于分类、回归等任务；非监督学习适用于聚类、降维、异常检测等场景。本视频用生动实例帮你快速理解这两种学习方式的本质区别和各自应用场景。
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