В машинном обучении существует несколько типов алгоритмов, каждый из которых оптимизирован для решения определенных задач. Например:

1) Алгоритмы классификации - используются для разделения данных на группы на основе заданных признаков. Эти алгоритмы могут быть использованы, например, для определения, является ли электронное письмо спамом или нет.

2) Алгоритмы регрессии - используются для предсказания численных значений на основе заданных признаков. Эти алгоритмы могут быть использованы, например, для прогнозирования цен на недвижимость на основе различных характеристик.

3) Алгоритмы кластеризации - используются для группировки данных в наборы на основе сходства между ними. Эти алгоритмы могут быть использованы, например, для выявления групп покупателей, которые совершают покупки схожих товаров.

4) Алгоритмы обучения с подкреплением - используются для обучения агента (обычно это компьютерная программа) принимать решения в динамическом окружении. Эти алгоритмы могут быть использованы, например, для управления роботами в сложных средах.

Кроме того, в машинном обучении используются алгоритмы оптимизации, которые используются для настройки параметров модели машинного обучения для достижения оптимальной производительности. Например, алгоритмы оптимизации могут использоваться для настройки весов в нейронных сетях, чтобы минимизировать ошибку предсказания.
ในการเรียนรู้ของเครื่อง มีอัลกอริธึมหลายประเภท ซึ่งแต่ละประเภทได้รับการปรับให้เหมาะสมเพื่อแก้ไขปัญหาเฉพาะ ตัวอย่างเช่น: 1) อัลกอริธึมการจำแนกประเภท - ใช้เพื่อแบ่งข้อมูลออกเป็นกลุ่มตามคุณลักษณะที่ระบุ ตัวอย่างเช่น สามารถใช้อัลกอริธึมเหล่านี้เพื่อพิจารณาว่าอีเมลนั้นเป็นสแปมหรือไม่ 2) อัลกอริธึมการถดถอย - ใช้ในการทำนายค่าตัวเลขตามคุณลักษณะที่กำหนด อัลกอริธึมเหล่านี้สามารถใช้เพื่อคาดการณ์ราคาอสังหาริมทรัพย์ตามคุณลักษณะต่างๆ ได้ 3) อัลกอริธึมการจัดกลุ่ม - ใช้เพื่อจัดกลุ่มข้อมูลเป็นชุดตามความคล้ายคลึงกันระหว่างกัน ตัวอย่างเช่น สามารถใช้อัลกอริทึมเหล่านี้เพื่อระบุกลุ่มผู้ซื้อที่ซื้อผลิตภัณฑ์ที่คล้ายคลึงกัน 4) อัลกอริธึมการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง - ใช้เพื่อฝึกอบรมตัวแทน (โดยปกติคือโปรแกรมคอมพิวเตอร์) เพื่อตัดสินใจในสภาพแวดล้อมแบบไดนามิก อัลกอริธึมเหล่านี้สามารถใช้เพื่อควบคุมหุ่นยนต์ในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนได้ นอกจากนี้ การเรียนรู้ของเครื่องยังใช้อัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสมที่ใช้ในการปรับแต่งพารามิเตอร์ของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูงสุด ตัวอย่างเช่น อัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสมสามารถใช้เพื่อปรับน้ำหนักในโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อลดข้อผิดพลาดในการทำนาย
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence