別のタイプの学習はありますか？
機械学習の分野では、さまざまな「学習の種類」と解釈できるいくつかのテクニックがあります。いくつかの名前を付けるために：

1.主な学習問題：
    a。**監視された学習**：トレーニングデータが、対応するターゲットベクターとともに入力ベクトルの例を含むアプリケーション。
    b。**監視されていない学習**：インストラクターや教師がいないアプリケーション、およびアルゴリズムは、このガイドなしでデータを理解することを学ぶ必要があります。
    c。**補強学習**：アプリケーションは、何をすべきか、つまり状況をアクションにマッピングする方法を学習することです。学習者は、どのアクションをとるべきかを伝えられていませんが、代わりに、どのアクションを試してみることで最も報酬をもたらすかを発見しなければなりません

2.ハイブリッド学習の問題：
    a。**半教師の学習**：アプリケーションにはいくつかのラベル付けされた例が与えられており、無効な例の大規模なコレクションのできるものを作成する必要があります。ラベル自体でさえ、私たちが望んでいる口頭の真実ではないかもしれません。
    b。**自己教師の学習**：自己監督の学習フレームワークでは、コンテキストや画像回転の予測などの口実学習タスクを策定するために、ターゲット目標を監督なしで計算できるような口実学習タスクを策定するために、非標識データのみが必要です。
    c。** Multi-Instance Learning **では、例のコレクション全体にクラスの例が含まれているか、含まれていないとラベル付けされていますが、コレクションの個々のメンバーはラベル付けされていません。

3.統計的推論：
    a。**帰納的学習**：帰納的推論とは、特定のケースを使用して一般的な結果を決定することを指します。一般に固有。アプリケーションは、指定されたデータから関数の導出についてトレーニングされています
    b。**演ductive控除推論**：控除は誘導の逆です。誘導が特定のものから一般に進行している場合、控除は一般から特定のものに進みます。アプリケーションは、関心のあるポイントのために与えられた関数の値を導き出すためにトレーニングされています。
    c。**トランスダクト学習**：アプリケーションは、指定されたデータから関心のあるポイントの不明な関数の値を導き出すことについてトレーニングされています。

4.学習テクニック（学習の種類と見なすことができます）
    a。**マルチタスク学習**：いくつかのタスクから生じる例（パラメーターに課されるソフト制約と見なすことができる）をプールすることにより、一般化を改善する方法です。
    b。**アクティブな学習**：学習者は、通常、新しいポイントのラベルを要求するためにOracleを照会することにより、トレーニングの例を適応またはインタラクティブに収集します。
    c。**オンライン学習**：この手法は、ストリーミングデータを持っているときに使用されます。すべてのデータ（完全なデータセット）を待つ代わりに、新しいデータポイントが到着するたびに見積もりを更新します。
    d。**転送学習**：このタイプの学習では、モデルは最初に1つのタスクでトレーニングされ、次にモデルの一部またはすべてが（新しい）関連タスクの出発点として使用されます。
    e。**アンサンブル学習**：トレーニングデータから基本学習者（アプリケーション）の集団を開発し、それらを組み合わせて複合アプリケーション/予測子を形成することで構成されます。