Какие типы машинного обучения существуют?

@rodger.botsford 

Существует несколько типов машинного обучения, вот некоторые из них:

1. Обучение с учителем (supervised learning): это тип обучения, при котором модель обучается на основе меток или ответов, предоставленных для каждого входного примера. Таким образом, модель учится прогнозировать правильный ответ для новых входных данных. Примеры включают в себя классификацию, регрессию и обработку естественного языка.
2. Обучение без учителя (unsupervised learning): это тип обучения, при котором модель обучается на основе неотмеченных данных без какой-либо разметки или ответов. Модель находит скрытые закономерности в данных, выделяет группы похожих объектов, анализирует структуру данных, находит выбросы и т. д. Примеры включают в себя кластеризацию, снижение размерности, поиск аномалий и генеративные модели.
3. Обучение с подкреплением (reinforcement learning): это тип обучения, при котором модель обучается на основе взаимодействия со средой. Модель получает награду или штраф за каждое принятое действие, и ее цель состоит в том, чтобы научиться выбирать действия, которые приводят к максимальной награде в долгосрочной перспективе. Примеры включают в себя обучение роботов, игры и оптимизацию ресурсов.
4. Полуобученное обучение (semi-supervised learning): это тип обучения, при котором модель обучается на основе небольшого количества размеченных данных и большого количества не размеченных данных. Этот тип обучения используется, когда разметить данные очень трудно или дорого. Примеры включают в себя обработку естественного языка и компьютерное зрение.
5. Обучение передачи (transfer learning): это тип обучения, при котором заранее обученная модель используется для решения новой задачи, отличающейся от исходной. При этом, для новой задачи модель может быть дообучена на новых данных, что позволяет сократить время обучения и повысить точность модели. Примеры включают в себя компьютерное зрение и обработку естественного языка.

@rodger.botsford 

Другие типы машинного обучения включают следующее:

• Обучение активным образом (active learning): это тип обучения, при котором модель может самостоятельно выбирать данные, на которых ей нужно обучаться, с целью улучшения качества обучения.
• Обучение с подконтролем (self-supervised learning): это тип обучения, при котором модель обучается на основе структуры в данных без явных меток или ответов, используя различные методы, такие как предсказание следующего элемента в последовательности или генерация другой части данных.
• Обучение без учителя с учителем (semi-supervised clustering): этот тип комбинирует методы обучения с учителем и без учителя для улучшения качества модели за счет использования размеченных и неразмеченных данных одновременно.
• Онлайн (incremental learning): это тип обучения, при котором модель обучается на новых данных по мере их поступления, позволяя ей постоянно обновляться и адаптироваться к новым условиям.
• Мета-обучение (meta-learning): это тип обучения, при котором модель обучается таким образом, чтобы быстро и эффективно адаптироваться к новым задачам или средам обучения.
• Обучение ассоциаций (association rule learning): это тип обучения, который изучает правила, связывающие различные элементы или события в данных, с целью выявления зависимостей и закономерностей.

Каждый из этих типов машинного обучения имеет свои особенности, специфику и применения в различных областях.