Хотя существует бесчисленное множество алгоритмов машинного обучения на выбор, большинство моделей попадают в одну из двух категорий: контролируемые и неконтролируемые. Машинное обучение с учителем включает в себя обучение алгоритма на реальных данных с заранее определенными целевыми значениями, в то время как алгоритмы без учителя обучаются на необработанных данных, которые не имеют заранее определенного целевого значения. Машины опорных векторов — это тип контролируемого алгоритма..

По мере того, как экономики во всем мире восстанавливаются после воздействия Covid-19, одно становится более очевидным, чем что-либо другое: предприятия, от малых до крупных, используют ИИ и машинное обучение в своих основных бизнес-процессах. Еще до Covid-19 многие предприятия, от глобальных фармацевтических компаний, стремящихся получить преимущество в открытии лекарств, до хедж-фондов на Уолл-стрит, оптимизирующих свои портфельные модели, все больше полагались на модели машинного обучения..