Некоторые подходы к обучению искусственного интеллекта:

• Обучение с учителем (Supervised Learning). 12 Алгоритм обучается на размеченных данных, где каждая запись содержит входные данные и соответствующий правильный ответ (метку). 2 Этот метод широко используется в задачах классификации и регрессии. 2
• Обучение без учителя (Unsupervised Learning). 12 Используется, когда нет размеченных данных. 2 Алгоритм пытается найти скрытые структуры в данных. 2 Этот метод полезен для задач кластеризации и снижения размерности данных. 2
• Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning). 12 Основано на взаимодействии агента с окружающей средой. 2 Агент получает награды или наказания за свои действия и учится максимизировать накопленную награду. 2 Этот метод широко используется в робототехнике и играх. 2
• Глубокое обучение (Deep Learning). 14 Подвид машинного обучения, который использует многослойные нейронные сети для анализа данных. 4 Эти сети способны автоматически извлекать характеристики и распознавать сложные паттерны в данных. 4
• Эволюционные алгоритмы. 4 Имитируют процессы естественного отбора для решения оптимизационных задач. 4 Эти алгоритмы используют популяции решений, которые эволюционируют на протяжении нескольких поколений, чтобы найти наилучшее решение. 4
• Полусупервайзинговое обучение (Semi-supervised Learning). 2 Комбинирует размеченные и неразмеченные данные. 2 Это позволяет улучшить качество модели, особенно когда размеченные данные ограничены. 2 Этот метод является компромиссом между обучением с учителем и без учителя. 2
• Трансферное обучение (Transfer Learning). 2 Позволяет использовать знания, полученные на одной задаче, для решения другой задачи. 2 Это особенно полезно, когда мало данных для новой задачи. 2