人工智能训练模型有：1、监督式学习；2、非监督式学习；3、强化学习。监督式学习使用带标签的训练数据（结构化数据）将特定输入映射到输出，非监督式学习根据无标签数据（非结构化数据）学习模式，强化学习可以广义地描述为“边做边学”。
一、人工智能训练模型
企业在谈论 AI 时，通常会谈论“训练数据”。“训练数据”是什么意思呢？请记住，有限内存人工智能是利用新数据进行训练，进而随着时间的推移而改进的 AI。机器学习是人工智能的一个子集，它使用算法训练数据来获取结果。
概括地说，机器学习中经常使用三种学习模型：
1、监督式学习
一种使用带标签的训练数据（结构化数据）将特定输入映射到输出的机器学习模型。简单来说，要训练算法识别猫的图片，则向其提供标记为猫的图片。
2、非监督式学习
一种根据无标签数据（非结构化数据）学习模式的机器学习模型。与监督式学习不同，最终结果不会提前知道。相反，算法会从数据中学习，根据特性将其归类。例如，非监督式学习擅长模式匹配和描述性建模。
除了监督式和非监督式学习之外，人们通常还会采用一种名为“半监督式学习”的混合方法，其中只会对部分数据添加标签。在半监督式学习中，最终结果是已知的，但算法必须决定如何组织和构造数据以获得期望的结果。
3、强化学习
一种可以广义地描述为“边做边学”的机器学习模型。“代理”通过反复试验（反馈环）学习执行定义的任务，直到其性能处于理想范围内。当代理出色执行任务时，它会获得正强化；当代理表现不佳时，它会获得负强化。强化学习的一个例子是教机器人手捡球。
二、人工智能的优势
1、自动化
AI 可以自动执行工作流和流程，也可以不依靠人工团队来独立自主地开展工作。例如，AI 可以通过持续监控和分析网络流量来帮助自动执行信息安全的各个方面。同样，智能工厂可能使用数十种不同类型的 AI，例如机器人使用计算机视觉在工厂车间移动或检查产品是否存在缺陷、创建数字孪生体，或使用实时分析来衡量效率和产量。
2、减少人为错误
AI 可以通过每次都遵循相同流程的自动化功能和算法来消除数据处理、分析、制造装配和其他任务中的人为错误。
3、消除重复任务
AI 可用于执行重复任务，从而让人力资源能够空出手来解决影响较大的问题。AI 可用于自动执行流程，例如验证文档、转录电话或回答“你们几点关门？”之类的简单客户问题。机器人通常用于代替人类执行“枯燥、肮脏或危险”的任务。
4、快速准确
与人类相比，AI 可以更快地处理更多信息，从而查找模式并发现人类可能错过的数据关系。
5、无限可用性
AI 不受时段、休息需求或其他人类负担的限制。在云端运行时，AI 和机器学习可以“始终开启”，从而持续处理分配的任务。
6、更快的研发速度
快速分析大量数据的能力可以加快获得研发突破的速度。例如，AI 已用于潜在新药物疗法的预测建模，或量化人类基因组。
以上就是关于人工智能训练模型以及人工智能的优势的全部内容了，希望对你有所帮助。
