Существует множество различных типов алгоритмов машинного обучения, и точный список алгоритмов может варьироваться в зависимости от того, как они классифицируются. Некоторые распространенные типы алгоритмов машинного обучения включают в себя:
- Алгоритмы контролируемого обучения, которые обучаются с использованием помеченных данных, таких как набор данных с входными и выходными значениями. Примеры алгоритмов обучения с учителем включают линейную регрессию, машины опорных векторов и деревья решений.
2. Алгоритмы обучения без учителя, которые обучаются с использованием неразмеченных данных, таких как набор данных только с входными значениями. Примеры алгоритмов обучения без учителя включают кластеризацию, уменьшение размерности и обнаружение аномалий.
3. Алгоритмы обучения с полуучителем, которые обучаются с использованием комбинации размеченных и неразмеченных данных. Примеры полууправляемых алгоритмов обучения включают генеративные состязательные сети и самообучение.
4. Алгоритмы обучения с подкреплением, которые обучаются с использованием подхода, основанного на вознаграждении, когда алгоритм получает вознаграждение за выполнение правильного действия в данной ситуации. Примеры алгоритмов обучения с подкреплением включают Q-обучение и глубокое обучение с подкреплением.
5. Передача алгоритмов обучения, которые обучаются на предварительно обученной модели, а затем дорабатываются под конкретную задачу. Это позволяет алгоритму использовать знания, полученные из предварительно обученной модели, и повысить его производительность при выполнении целевой задачи. Примеры алгоритмов трансферного обучения включают тонкую настройку и адаптацию предметной области.
В целом существует множество различных типов алгоритмов машинного обучения, и лучший алгоритм для данной задачи зависит от конкретных деталей проблемы и данных.
