崔林松：人工智能系统可实现无监督学习

前言人工智能系统近年来发展迅速，越来越多的领域开始采用人工智能技术。其中，无监督学习是人工智能系统中非常重要的一个分支，能够帮助机器自主学习和独立思考。对此，剑桥大学崔林松博士提出了一种全新的无监督学习方法，为人工智能系统的发展提供了新思路。2.无监督学习的意义传统的有监督学习需要大量的标注数据，但在大多数情况下，获取足够的标注数据是非常困难和耗费成本的。而无监督学习则通过对未标注数据的自动抽象和分类来学习，从而解决了数据标注的问题。无监督学习不仅可以帮助人工智能系统更好地理解未知数据，还可以减少数据...