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人工智能技术并不只有监督学习。监督学习依赖大量带标签数据，虽然目前最有经济价值，却也面临样本需求过高的问题。围绕这一点，内容依次介绍了非监督学习、迁移学习、强化学习、生成对抗网络和知识图谱：非监督学习可在无标签数据中自动发现聚类和潜在分层，帮助市场细分；迁移学习能把已有任务中学到的知识迁移到新任务，缓解数据不足；强化学习通过奖励与惩罚训练系统，在直升机控制和游戏中表现突出；生成对抗网络可合成全新图像；知识图谱则用于组织人物、地点等实体及其关系，为搜索和数据库提供支撑。读者可据此把握主要AI技术的特点、适用场景和局限。
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