Основные типы обучения в машинном обучении:

1. Обучение с учителем. 24 Подходу, при котором машине заранее дают понять, какой ответ будет считаться правильным. 2 Исходные данные уже размечены нужным образом, и машине остаётся лишь определить объект с нужным признаком или вычислить результат. 4
2. Обучение без учителя. 24 Подход, который актуален ввиду большого количества неразмеченных, хаотично собранных данных. 2 Машина должна сама найти связи между отдельными данными, выявить закономерности, подобрать шаблоны и отсортировать объекты в загруженном датасете. 2
3. Обучение с подкреплением. 2 Более сложный подход, при котором модель обучается сама методом проб и ошибок. 2 Задача алгоритма — минимизировать количество ошибок, поэтому последовательность успешных решений и все неправильные решения фиксируются. 2
4. Глубокое обучение. 2 Класс алгоритмов машинного обучения, созданный по аналогии со структурой человеческого мозга. 3 Они работают благодаря многослойным нейронным сетям. 3