Какие существуют методы обучения искусственного интеллекта на основе внешних данных?

Некоторые методы обучения искусственного интеллекта на основе внешних данных:

• Обучение с учителем (Supervised Learning). www.etxt.ru Нейросеть обучают на основе предварительно размеченных данных, которые включают в себя входные значения и соответствующие им целевые (ответы). www.etxt.ru
• Обучение без учителя (Unsupervised Learning). www.etxt.ru Нейронная сеть обучается на неразмеченных данных. www.etxt.ru Её задача — найти скрытые закономерности, структуры или взаимосвязи без какой-либо предварительной информации о результатах. www.etxt.ru
• Обучение с частичным привлечением учителя (Semi-supervised learning). nplus1.ru Для тренировки модели используют часть размеченных и часть неразмеченных данных. nplus1.ru
• Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning). habr.com Модель обучают через взаимодействие с окружающей средой, с наградами и штрафами. habr.com
• Самообучение (Self‑supervised Learning). habr.com Обучение на неразмеченных данных, где обучающая задача формируется из самих данных. habr.com
• Тонкая настройка. ru-brightdata.com Начинают с предварительно обученной модели, которая изучила общие закономерности на большом наборе данных. ru-brightdata.com Затем модель проходит дальнейшее обучение на меньшем, конкретном наборе данных. ru-brightdata.com
• Трансферное обучение. ru-brightdata.com Предполагает применение знаний, полученных при решении одной задачи, к другой, связанной с ней. ru-brightdata.com