Три типа машинного обучения

Машинное обучение обычно делят на три основных типа:

🔹 Обучение без учителя (Unsupervised Learning) — модель сама ищет закономерности и группы в данных без заранее заданных правильных ответов. Как ребёнок, который самостоятельно сортирует похожие игрушки.

🔹 Обучение с учителем (Supervised Learning) — модель учится на примерах, где уже известен правильный ответ. Например, как ребёнок запоминает цвета, когда взрослый показывает: «это красный, а это синий».

🔹 Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) — модель действует методом проб и ошибок, получая награду или штраф за результат. Примерно так ребёнок учится ходить: пробует разные движения и постепенно понимает, какие работают лучше.