科技学习（TL）和人工智能（AI）是近年来显著发展的两个密切相关领域，彻底改变了各个行业和日常生活。人工智能指的是机器能够以我们认为聪明的方式执行任务的更广泛概念，而技术学习是AI的一个子集，涉及使用算法和统计模型使机器通过经验提高其在特定任务上的表现。AI涵盖了多种技术，包括基于规则的系统、自然语言处理（NLP）、机器人技术和计算机视觉。另一方面，机器学习专注于开发能够从数据中学习模式的模型，使系统能够基于学习经验进行预测、分类信息，甚至生成新数据。

在其核心，机器学习可以分为三种主要类型：监督学习、无监督学习和强化学习。在监督学习中，模型基于带标签的数据进行训练，意味着输入数据与正确输出配对。这在垃圾邮件检测、图像分类和语音识别等任务中常用。然而，无监督学习处理无标签数据，系统尝试识别隐藏的模式或分组，通常用于聚类或异常检测任务。强化学习是一种基于反馈的系统，代理学习在环境中采取行动以最大化累积奖励，常用于机器人技术和游戏。

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