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克里斯：在无监督学习中，没有正确答案，也没有老师参与其中。AI可以自己计算出数据中的有趣之处。9
艾美：第四种叫作迁移学习，对我们的讨论十分有用。这是一种机器学习方法，用一个因为某个任务而开发的东西来开始另一个任务。你可能已经使用监督学习来训练你的AI在一组1万张照片中识别某些种类的物体。如果你有另一个涉及照片的项目，就可以使用AI已经完成的学习来开始你的新项目。
第五种类型被称为半监督学习——给定已标记的数据，以帮助人工智能算法，同时以此作为开端。一旦达到一定的熟练程度，它就会被训练到其他未标记的信息上。10
克里斯：吴恩达曾表示：“我想说，在所有这些类别中，监督学习是一个创造明显价值的类别。我认为，其他一些类别的算法、思维以及如何将其推向市场仍处于初级阶段。”11
艾美：在这五个模型中的每一个模型中，AI都利用好奇心，即以找出解决方案的欲望来建立理解。
克里斯：一个利用想象力和好奇心的应用程序的很好的例子是Adobe项目场景缝合方案。该解决方案的作用方式类似于内容感知填充，通过大量其他图像来寻找图像中好看的图形元素。12

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