4 основных типа машинного обучения (Machine Learning)
(описание к предыдущему посту)

### 1. Supervised Learning (Обучение с учителем)
- Описание: модель обучается на размеченных данных, где известны и входные, и выходные значения.
- Рабочий процесс:
1. Сбор размеченных данных (Collect labeled data).
2. Предварительная обработка датасета (Preprocess dataset).
3. Разделение на наборы данных (Split into sets).
4. Выбор алгоритма (Choose algorithm).
5. Настройка гиперпараметров (Tune hyperparameters).
6. Валидация модели (Validate model).
7. Обучение на данных (Train on data).
8. Оценка производительности (Evaluate performance).
9. Создание прогнозов (Make predictions).
10. Мониторинг точности (Monitor accuracy).

### 2. Unsupervised Learning (Обучение без учителя)
- Описание: модель находит скрытые закономерности в данных без размеченных результатов.
- Рабочий процесс:
1. Сбор сырых данных (Gather raw data).
2. Очистка датасета (Clean dataset).
3. Выбор признаков (Choose features).
4. Выбор алгоритма (Select algorithm).
5. Визуализация результатов (Visualize output).
6. Обнаружение закономерностей (Discover patterns).
7. Подбор модели (Fit the model).
8. Анализ кластеров (Analyze clusters).
9. Интерпретация результатов (Interpret results).
10. Уточнение входных данных (Refine inputs).

### 3. Reinforcement Learning (Обучение с подкреплением)
- Описание: агент учится, взаимодействуя с окружением, чтобы максимизировать вознаграждения.
- Рабочий процесс:
1. Определение окружения (Define environment).
2. Инициализация агента (Initialize agent).
3. Выбор действий (Choose actions).
4. Выполнение действий (Take action).
5. Улучшение стратегии (Improve strategy).
6. Обновление политики (Update policy).
7. Наблюдение за вознаграждением (Observe reward).
8. Повтор эпизодов (Repeat episodes).
9. Оценка поведения (Evaluate behavior).
10. Оптимизация вознаграждений (Optimize rewards).

### 4. Semi-Supervised Learning (Полууправляемое обучение)
- Описание: сочетает небольшое количество размеченных данных с большим набором неразмеченных данных.
- Рабочий процесс:
1. Сбор смешанных данных (Gather mixed data).
2. Предварительная обработка входных данных (Preprocess input).
3. Разметка небольшого набора (Label small set).
4. Обучение начальной модели (Train initial model).
5. Переобучение модели (Retrain model).
6. Добавление псевдометок (Add pseudo-labels).
7. Прогнозирование неразмеченных данных (Predict unlabeled).
8. Проверка точности (Validate accuracy).
9. Тонкая настройка модели (Fine-tune model).
10. Финальные прогнозы (Final predictions).