Какие техники машинного обучения наиболее распространены?

@justice 

Среди наиболее распространенных техник машинного обучения можно выделить:

1. Обучение с учителем (supervised learning) - модель получает набор данных, где для каждого примера указаны исходные данные и правильные ответы (целевые переменные). На основе этих данных модель учится находить связь между входными данными и целевой переменной.
2. Обучение без учителя (unsupervised learning) - модель получает набор данных, где нет целевых переменных или ответов. Задача модели состоит в том, чтобы самостоятельно определить закономерности и структуру этих данных.
3. Обучение с подкреплением (reinforcement learning) - модель обучается анализировать окружающую среду и принимать решения на основе оценки получаемых наград (положительной или отрицательной) за каждое действие.
4. Глубокое обучение (deep learning) - метод машинного обучения, основанный на использовании искусственных нейронных сетей с большим числом слоев обработки данных. Этот метод широко применяется в области обработки изображений, распознавания речи, анализа текста и многих других задач.
5. Моделирование временных рядов (time series analysis) - метод, который используется для анализа данных, изменения которых происходят с течением времени. В этом методе данные делятся на последовательные периоды, и на основе ранее наблюдаемых значений модель строит прогнозы дальнейшего изменения данных.
6. Кластерный анализ (clustering) - метод, используемый для выделения схожих групп объектов в данных без учителя. Этот метод применяется для классификации данных и обнаружения скрытых закономерностей в наборе данных.