Типы алгоритмов машинного обучения

Алгоритмы машинного обучения можно разделить на три основные категории: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.

Обучение с учителем

Это наиболее распространенный тип обучения, при котором алгоритм обучается на размеченных данных. Яркий пример — классификация спама в почте. Алгоритм анализирует множество писем, помеченных как спам или не спам, и на основе этих данных учится определять, какие новые письма являются спамом.

Обучение без учителя

Этот метод используется, когда у нас нет размеченных данных. Алгоритм самостоятельно ищет скрытые закономерности в данных. Например, кластеризация клиентов на основе их покупательского поведения позволяет выделить группы с похожими интересами и предпочтениями.

Обучение с подкреплением

Этот метод напоминает обучение с учителем, но с той разницей, что алгоритм обучается на основе взаимодействия с окружающей средой и получения обратной связи в виде вознаграждений или наказаний. Примером могут служить системы управления роботами или алгоритмы, играющие в игры.

По мне так самым интересным является обучение с подкреплением.

Когда-то нашёл видео в котором AI учиться ходить преодолевая препятствия: https://www.youtube.com/watch?v=L_4BPjLBF4E

И это не только забавно, но и интересно наблюдать какие порой неожиданные способы использует алгоритм, чтобы получить положительные подкрепления)