Типы машинного обучения можно классифицировать по нескольким признакам. Самый распространённый способ — деление на три основных подхода:
На supervised learning (с учителем): модель обучается на уже имеющихся отлаженных данных, где входной сигнал связан с ожидаемым результатом. Это как обучение школьника по учебнику: преподаватель указывает правильные ответы.
На unsupervised learning (без учителя): модель обнаруживает закономерности и структуры в данных без заранее заданных ответов. Например, группировка клиентов по их покупательскому поведению.
На reinforcement learning (укрепление): модель обучается взаимодействуя с окружением и получая награды или штрафы за свои действия. Это похоже на обучение собаки командам: она получает лакомство за правильное выполнение команды.
Внутри каждой категории есть множество подтипов и алгоритмов, каждый из которых подходит для решения определенных задач.
Типы машинного обучения можно классифицировать по нескольким признакам. Самый распространённый способ — деление на три основных подхода:
Внутри каждой категории есть множество подтипов и алгоритмов, каждый из которых подходит для решения определенных задач.