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.