人工智能基础
机器学习（ML）
Machine Learning (ML)
通过数据和优化过程学习某种输入输出关系，而不是为每种情况单独手写规则的方法集合。监督学习、无监督学习和强化学习处理的信号及任务并不相同。
举个例子
搜索系统可以从标注数据学习哪些页面更相关；另一个系统则用语言任务学习生成。两者都使用机器学习，但训练目标不同，不能假定对内容作同样评价。
与 GEO 的关系
这提醒团队把优化假设具体化：希望页面更容易检索，还是希望回答准确表达限制。用可观察任务设计验证，比猜测一个笼统的算法偏好更容易验收。
适用边界
从数据学习不等于自动获得真实世界的完整知识。训练分布、标签和目标都会影响表现；网站内容的某种格式没有天然的全平台“机器学习加分”。
参考资料
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