什么是学习和机器学习？为什么要研究机器学习？

机器学习和深度学习是人工智能的两个不同的分支，很多问题机器学习无法解决，所以诞生了深度学习 机器学习按学习形式可分为（）（）和半监督学习。   机器学习按学习范式可分为监督学习、无监督学习和深度学习（ ） 机器学习 机器学习主要有()、解释学习、发现学习、遗传学习和连接学习等。 下列选项不属于机器学习研究内容的是（） 机器学习是研究如何使用（）来模拟人类学习活动的一门学科。 人工智能包含深度学习，深度学习包含机器学习（） 传统的机器学习方法的表现主要算法，目前的机器学习主要是强化学习，具有自学习能力。 机器学习包括： 机器学习包括( )。 根据学习模式，可以将机器学习分为： 人工智能的核心是机器学习，在机器学习过程中提供对错指示等导师信号，通过算法让机器自我减少误差的学习形式是（ ）。 一开始机器并不认识释迦果、胡桃和牛油果，如果我们不告诉机器它们是什么水果，机器通过自己的学习找到共同点，那么我们把这个学习过程称为（） 目前的机器学习主要是强化学习 机器学习基于学习方式的分类包括有()。 机器学习基于学习目标的分类包括有()。 深度学习与机器学习没有太大关系（） 监督学习是从标注数据中学习预测模型的机器学习问题。() 基于机器学习的系统跟基于人工识别的系统有什么差异？（）