[机器学习系统]架构

机器学习系统架构通常包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收原始数据，隐藏层对数据进行处理并提取特征，最后输出层将处理后的数据转化为预测结果。在训练过程中，模型会根据已知数据调整权重和偏置，以最小化误差。常见的机器学习算法有监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习需要标注数据进行训练，无监督学习不需要标注数据，而强化学习则是通过与环境交互来学习最优策略。深度学习是一种特殊的机器学习方法，它使用多层神经网络来处理复杂的非线性问题。