人工智慧是我們想要達到的目標，即讓機器和人一樣智慧型。
而機器學習是方法，讓機器從資料中學習，從而得到智慧型的方法。
智慧型是什麼呢？對於人類智慧型而言，根據霍華德·加德納的多元智慧型理論，人類的智慧型分為以下七種智慧型：
這不僅涵蓋了現在人工智慧的研究領域，計算機視覺、語音識別、自然語言處理等。而且也指明了未來ai的發展方向，即藝術、思考等。
人們模仿生物的本能（人類智慧型）去設計一些機器，如聊天機械人。但是已有的很多產品是基於規則的實現方式。如只要出現了"turn off"就會關閉機器（如智慧型音箱），但如果你說的是don』t turn off，依然會關閉。基於手工規則的構建方式，無法窮舉所有的可能，而且無法超越創造者。因為規則本身只是一種簡單的運算（本質上還是做匹配），是無法去學習規則的。
在我們現如今的技術能力下，研究的ai本質上是narrow ai，即針對某一類任務的ai，而不是全能性ai。
因此，現如今，機器學習的本質是針對某一特定的任務尋找正確的函式（在函式空間中尋找正確（相對）的函式，見下圖所示）。問題：此處的機器學習是屬於哪個學派呢？
那我們機器學習的框架是什麼呢？
1.定義函式空間（函式集合）。
2.選擇評估函式（損失函式）。
3.在函式空間中，根據評估函式（損失函式）選出最優函式，此時會把訓練資料和損失函式同時作為輸入求出最優模型。
首先，根據資料維度進行劃分，可以分為以下四類大任務：
在監督學習這個任務下，有比較常見的子任務：
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