就人工智能和机器学习而言，监督学习和无监督学习之间有什么区别？你能提供一个基本的、容易理解的解释，并举例说明吗？

回答：

既然你问了这么基本的问题，似乎有必要先说明一下什么是机器学习本身。

机器学习是一类数据驱动的算法，也就是说，与“普通”算法不同，是数据“告诉”什么是“好答案”。例如：一个假设的非机器学习图像人脸检测算法会试图定义什么是人脸（圆形的，皮肤颜色的圆盘，在你期望眼睛的位置有黑暗区域等等）。一个机器学习算法不会有这样的编码定义，而是会“通过例子学习”：你会展示几张人脸和非人脸的图像，一个好的算法最终会学习并能够预测一个未见过的图像是否是人脸。

这个特定的人脸检测例子是监督学习，这意味着你的例子必须是标记过的，或者明确说明哪些是人脸，哪些不是。

在无监督学习算法中，你的例子没有被标记，也就是说，你什么也不说。当然，在这种情况下，算法本身无法“发明”什么是人脸，但它可以尝试将数据聚类成不同的组，例如，它可以区分人脸与风景非常不同，风景与马匹非常不同。

既然另一个答案提到了（尽管方式不正确）：存在“中间”形式的监督，即半监督学习和主动学习。从技术上讲，这些都是监督方法，其中有一些“聪明”的方法来避免大量的标记例子。在主动学习中，算法本身决定你应该标记什么（例如，它可以非常确定一张风景或一匹马的图片，但它可能会要求你确认一只大猩猩是否确实是一张人脸的图片）。在半监督学习中，有两种不同的算法，它们从标记的例子开始，然后“告诉”对方它们对大量未标记数据的看法。从这种“讨论”中，它们进行学习。