Какие существуют типы машинного обучения?

@evalyn.barrows 

Существует несколько типов машинного обучения, которые могут использоваться для решения различных задач. Они включают в себя:

1. Обучение с учителем (supervised learning) - это тип машинного обучения, при котором модель обучается на размеченных данных, где каждый пример имеет метку (класс или значение, которые нужно предсказать). Этот тип обучения используется для решения задач классификации и регрессии.
2. Обучение без учителя (unsupervised learning) - это тип машинного обучения, при котором модель обучается на неразмеченных данных, где нет меток. Целью является выявление скрытых закономерностей и структур в данных. Этот тип обучения используется для задач кластеризации, снижения размерности и ассоциативного анализа.
3. Обучение с подкреплением (reinforcement learning) - это тип машинного обучения, при котором модель обучается на основе опыта, полученного в результате взаимодействия с окружающей средой. Модель принимает решения и получает награды или штрафы за каждое действие. Целью является максимизация полученной награды в долгосрочной перспективе.
4. Полуобучение (semi-supervised learning) - это тип машинного обучения, который использует как размеченные, так и неразмеченные данные для обучения модели. Он позволяет использовать небольшое количество размеченных данных вместе с большим количеством неразмеченных данных для улучшения качества модели.
5. Обучение передачей обучения (transfer learning) - это метод машинного обучения, при котором заранее обученная модель используется для решения новой задачи. Это позволяет сократить время и затраты на обучение новой модели и улучшить ее качество.

Кроме того, существует множество других методов машинного обучения, таких как обучение с подкреплением с учителем (supervised reinforcement learning), метаобучение (meta learning) и др.