在人工智能（AI）领域，学习指的是计算机系统基于数据或经验不断提升其在特定任务上的表现过程。不同于依赖人工编写规则的传统方法，学习使系统能够识别模式、适应新情境并自动化决策过程。学习的核心特征在于其对新样本的泛化能力和自我优化能力，这区别于传统的确定性算法。主流学习范式包括有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习，各自针对不同问题和算法技术。
应用场景与使用示例
学习是众多AI应用的核心：图像识别、机器翻译、欺诈检测、个性化推荐和自动驾驶等。例如，在语音识别中，学习通过大规模音频数据将语音转化为文本。在金融领域，通过分析历史交易数据预测市场行为。在工业中，学习用于预测性维护，提前识别设备故障信号。
主要软件工具、库与框架
多种工具助力AI学习的实现。最常用的包括TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn、Keras、XGBoost和LightGBM。这些框架涵盖数据处理、模型构建、训练与评估。Hugging Face Transformers和FastAI等工具为专业任务提供即用型解决方案。
最新发展与趋势
近年来，深度学习推动了重大突破，特别是在大型语言模型和复杂神经网络架构的兴起方面。发展趋势包括自监督学习（减少对标注数据的依赖）和迁移学习（复用预训练模型）。联邦学习的兴起也推动了更注重数据隐私的AI系统。