Алгоритмы машинного обучения — это набор алгоритмов, которые могут учиться на данных и делать прогнозы или выполнять действия без явного программирования. Существует несколько типов алгоритмов машинного обучения, в том числе:
Алгоритмы контролируемого обучения: эти алгоритмы обучаются на помеченных данных, что означает, что данные включают как входные данные, так и соответствующие правильные выходные данные. Алгоритм учится предсказывать выходные данные с учетом новых входных данных, находя закономерности в обучающих данных. Примеры алгоритмов обучения с учителем включают линейную регрессию и машины опорных векторов.
Алгоритмы обучения без учителя: эти алгоритмы обучаются на немаркированных данных, что означает, что данные включают только входные данные и не содержат соответствующих выходных данных. Алгоритм учится самостоятельно определять закономерности и взаимосвязи в данных. Примеры алгоритмов обучения без учителя включают кластеризацию k-средних и анализ основных компонентов.
Алгоритмы полууправляемого обучения: эти алгоритмы обучаются на сочетании размеченных и неразмеченных данных. Они могут быть более эффективными, чем алгоритмы обучения с учителем или без учителя, когда доступен лишь небольшой объем размеченных данных.
Алгоритмы обучения с подкреплением: эти алгоритмы обучены совершать действия в окружающей среде, чтобы максимизировать вознаграждение. Они учатся методом проб и ошибок, получая положительные или отрицательные отзывы в зависимости от своих действий.
В целом, алгоритмы машинного обучения — это мощный инструмент для решения задач, требующих способности учиться и адаптироваться на основе данных. Они широко используются в различных областях, включая информатику, финансы и здравоохранение.
