Aprendizaje supervisado: el aprendizaje supervisado es uno de los métodos más utilizados en el aprendizaje automático. En el aprendizaje supervisado, el sistema recibe un conjunto de datos de muestra con entradas y salidas conocidas, y el sistema necesita aprender una función para que la función pueda predecir la salida correcta en función de las entradas dadas.
Aprendizaje no supervisado: El aprendizaje no supervisado es otro método común en el aprendizaje automático. En el aprendizaje no supervisado, el sistema solo tiene datos de entrada y no tiene datos de salida. El sistema necesita aprender una función que pueda clasificar automáticamente los datos de entrada.
Aprendizaje semisupervisado: El aprendizaje semisupervisado es un método que combina el aprendizaje supervisado y el no supervisado. En el aprendizaje semisupervisado, el sistema recibe una parte de datos de muestra de entrada y salida conocidos y una parte de datos de entrada desconocidos. El sistema necesita utilizar datos de muestra conocidos para aprender una función, de modo que la función pueda predecir la salida correcta basándose en datos de entrada desconocidos.
Aprendizaje por refuerzo: El aprendizaje por refuerzo es un método de aprendizaje basado en el entorno y la retroalimentación. El sistema aprende la estrategia óptima a través de la interacción continua.
Agrupación: La agrupación es un método de aprendizaje no supervisado en el aprendizaje automático. Su propósito es dividir los datos en diferentes grupos, maximizando así la similitud de datos dentro de los grupos y minimizando la similitud de datos entre los grupos.
Reducción de dimensionalidad: La reducción de dimensionalidad es un método de aprendizaje no supervisado en el aprendizaje automático. El objetivo es reducir la dimensionalidad de los datos, haciéndolos más fáciles de analizar.
Aprendizaje profundo: el aprendizaje profundo es un método de aprendizaje basado en redes neuronales en el aprendizaje automático. Simula el cerebro humano para el aprendizaje mediante la construcción de una red neuronal multicapa. El aprendizaje profundo se utiliza ampliamente en visión por computadora, reconocimiento de voz, procesamiento del lenguaje natural y otros campos.
Red neuronal recursiva: la red neuronal recurrente es un método especial de aprendizaje profundo que procesa de forma recursiva datos de secuencia y se usa ampliamente en el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de voz y otros campos.
Aprendizaje bayesiano: el aprendizaje bayesiano es un método de aprendizaje basado en la teoría de la probabilidad y la estadística, que utiliza el teorema bayesiano para el aprendizaje y la predicción.
Método de aprendizaje estadístico: El método de aprendizaje estadístico es un método de aprendizaje automático basado en la teoría estadística, que utiliza modelos estadísticos y algoritmos de optimización para el aprendizaje y la predicción. Incluyendo regresión lineal, regresión logística, Bayes ingenuo, etc.
Estos métodos tienen sus propias características y ámbito de aplicación. En aplicaciones prácticas, se debe seleccionar el método apropiado de acuerdo con las circunstancias específicas del problema.