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- Supervised Learning: Nell'apprendimento supervisionato, l'algoritmo viene addestrato su un dataset etichettato, dove ogni punto dati in ingresso è associato a un'etichetta di destinazione corrispondente. L'obiettivo è imparare una mappatura dagli input agli output in modo che l'algoritmo possa prevedere l'etichetta corretta per dati nuovi e non visti.
- Unsupervised Learning: L'apprendimento non supervisionato prevede l'addestramento di algoritmi su dati non etichettati, con l'obiettivo di scoprire pattern, strutture o relazioni all'interno dei dati. Clustering e riduzione della dimensionalità sono compiti comuni in questo tipo di apprendimento.
- Semi-supervised Learning: L'apprendimento semi-supervisionato combina elementi di apprendimento supervisionato e non supervisionato. Utilizza una piccola quantità di dati etichettati insieme a una grande quantità di dati non etichettati per migliorare la precisione dell'apprendimento.
- Reinforcement Learning: Nell'apprendimento per rinforzo, un agente impara a interagire con un ambiente per raggiungere un obiettivo, compiendo azioni e ricevendo feedback sotto forma di ricompense o penalità. L'agente impara a ottimizzare le sue azioni per massimizzare la ricompensa cumulativa nel tempo.
- Deep Learning: Il deep learning è una sotto-categoria del machine learning che utilizza reti neurali con più strati
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