Los modelos de aprendizaje automático (machine learning) se pueden clasificar en varias categorías según la forma en que aprenden de los datos y cómo se utilizan para hacer predicciones o tomar decisiones. Algunas de las clasificaciones más comunes son:

Aprendizaje supervisado: este tipo de modelo se entrena con datos etiquetados, es decir, datos que ya tienen una respuesta conocida o una variable objetivo. El objetivo del modelo es aprender a predecir la respuesta correcta para nuevos datos que se le presenten.

Aprendizaje no supervisado: en este caso, el modelo se entrena con datos no etiquetados, es decir, datos que no tienen una respuesta conocida. El objetivo del modelo es encontrar patrones o estructuras en los datos que puedan ser útiles para entender o segmentar los datos de alguna manera.

Aprendizaje por refuerzo: en este tipo de modelo, el algoritmo aprende a través de la interacción con un ambiente, recibiendo recompensas o penalizaciones por sus acciones. El objetivo del modelo es encontrar la mejor secuencia de acciones para maximizar una recompensa dada. 

Aprendizaje semi-supervisado: en este caso, el modelo se entrena con una combinación de datos etiquetados y no etiquetados. El objetivo del modelo es aprovechar la información disponible en ambos tipos de datos para mejorar la precisión de las predicciones.

Aprendizaje de transferencia: en este tipo de modelo, se utiliza un modelo ya entrenado en una tarea similar para mejorar el rendimiento en una tarea nueva y relacionada. El modelo previamente entrenado actúa como un punto de partida para la nueva tarea, y se ajusta con datos específicos para la nueva tarea.
โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสามารถแบ่งได้เป็นหลายประเภท โดยขึ้นอยู่กับวิธีการเรียนรู้จากข้อมูล และวิธีการใช้ในการคาดการณ์หรือการตัดสินใจ การจำแนกประเภทที่พบบ่อยที่สุดได้แก่: การเรียนรู้แบบมีผู้สอน: โมเดลประเภทนี้ได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ นั่นคือ ข้อมูลที่มีการตอบกลับหรือตัวแปรเป้าหมายที่ทราบอยู่แล้ว เป้าหมายของแบบจำลองคือการเรียนรู้ที่จะทำนายการตอบสนองที่ถูกต้องต่อข้อมูลใหม่ที่นำเสนอ การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล: ในกรณีนี้ โมเดลจะได้รับการฝึกด้วยข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ นั่นคือข้อมูลที่ไม่มีคำตอบที่ทราบ เป้าหมายของแบบจำลองคือการค้นหารูปแบบหรือโครงสร้างในข้อมูลที่อาจเป็นประโยชน์ในการทำความเข้าใจหรือแบ่งกลุ่มข้อมูลในทางใดทางหนึ่ง การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง: ในโมเดลประเภทนี้ อัลกอริธึมจะเรียนรู้ผ่านการโต้ตอบกับสภาพแวดล้อม การได้รับรางวัล หรือบทลงโทษสำหรับการกระทำของมัน เป้าหมายของแบบจำลองคือการค้นหาลำดับการกระทำที่ดีที่สุดเพื่อเพิ่มรางวัลที่ได้รับให้สูงสุด การเรียนรู้แบบกึ่งกำกับดูแล: ในกรณีนี้ โมเดลจะได้รับการฝึกด้วยการผสมผสานระหว่างข้อมูลที่ติดป้ายกำกับและที่ไม่มีป้ายกำกับ เป้าหมายของแบบจำลองคือการใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่มีอยู่ในข้อมูลทั้งสองประเภทเพื่อปรับปรุงความแม่นยำของการคาดการณ์ ถ่ายโอนการเรียนรู้: ในแบบจำลองประเภทนี้ แบบจำลองที่ได้รับการฝึกในงานที่คล้ายกันแล้วจะถูกนำมาใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพในงานใหม่ที่เกี่ยวข้อง แบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าทำหน้าที่เป็นจุดเริ่มต้นสำหรับงานใหม่ และได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดด้วยข้อมูลเฉพาะสำหรับงานใหม่
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence