单元五
第20课 机器学习：从例子里学本领
单元五：AI 应用很多，先分清「怎样学」，再谈生活、行业与约定。
一、从例子里学本领
机器学习不是魔法：电脑靠许多例子（或奖励信号）找出规律，再对新情况做判断。常见几类：
- 有监督学习：例子带正确答案（标签），像老师批改后的作业。
- 无监督学习：先找相似的一堆，暂时还没有名字，像「先分组再起组名」。
- 强化学习：试一试、看奖惩，越练越会，像迷宫里碰壁扣分、到终点加分。
深度学习不是上面并列的第四种「学法」，而是一种常用方法：用很多层、像叠起来的计算步骤处理图片、语音等复杂信息；它可以配合有监督、无监督或强化学习使用，仍然靠数据与算力，不是魔法。
网页体验：这像哪类机器学习？
点击卡片切换：有监督／无监督／强化，再检查（深度学习是方法，已并入「有监督」示例说明）。
二、知识点讲解
机器学习让程序从例子里找规律，而不是把所有规则写死。例子质量与数量决定学得怎样；换一批新例子仍表现好，才算真正学会。
先弄清本课输入与输出，再进编程练习对照现象。
三、课堂练习
先完成两道正误判断，再做其余题目；选出后点「检查」。
判断：只点体验按钮，说不清「AI 做了什么、人做了什么」。
判断：每完成一次体验，用一句话说清本课要点「单元五」，并区分生成结果与你的判断。
机器学习更接近哪句话？
带「猫／狗」标签的照片用来练分类，更像？
游戏里「做对加分、做错扣分」越练越会，更像？
四、本节小结
学法分清了，再看生活里的助手与推荐。