Supervised learning entails feeding an algorithm a dataset with labeled examples so that it can learn to recognize patterns and make predictions based on those examples Unsupervised learning involves exposing an algorithm to an unlabeled dataset and allowing it to discover patterns and relationships organically Reinforcement learning leverages feedback loops to train an algorithm to make decisions based on their consequences.

Обучение с учителем включает в себя передачу алгоритму набора данных с помеченными примерами, чтобы он мог научиться распознавать закономерности и делать прогнозы на основе этих примеров. Обучение без учителя включает в себя подверженность алгоритма непомеченному набору данных и позволяет ему обнаруживать закономерности и отношения органически. Усиление обучения использует циклы обратной связи, чтобы обучить алгоритм принимать решения на основе их последствий.

Apprendre avec un professeur implique de transmettre à un algorithme un ensemble de données avec des exemples marqués afin qu'il puisse apprendre à reconnaître les schémas et à faire des prévisions sur la base de ces exemples. L'apprentissage sans professeur implique l'exposition de l'algorithme à un ensemble de données impénétrables et lui permet de détecter organiquement les schémas et les relations. renforcement de l'apprentissage utilise des cycles de rétroaction pour former l'algorithme à prendre des décisions en fonction de leurs conséquences.

Aprender con un profesor implica transmitir un algoritmo de conjunto de datos con ejemplos marcados para que pueda aprender a reconocer patrones y hacer predicciones basadas en estos ejemplos. aprendizaje sin profesor implica la exposición del algoritmo a un conjunto de datos sin marcar y le permite detectar patrones y relaciones orgánicamente. refuerzo del aprendizaje utiliza ciclos de retroalimentación para enseñar al algoritmo a tomar decisiones en función de sus implicaciones.

La formazione con un insegnante include la trasmissione di un algoritmo di dataset con esempi contrassegnati, in modo che possa imparare a riconoscere gli schemi e fare previsioni basate su questi esempi. L'apprendimento senza insegnante include l'esposizione di un algoritmo a un set di dati non definito e permette di individuare schemi e relazioni organicamente. L'aumento dell'apprendimento utilizza cicli di feedback per formare l'algoritmo a prendere decisioni basate sulle loro conseguenze.

Das rnen mit dem hrer beinhaltet die Übermittlung eines Datensatzes mit markierten Beispielen an den Algorithmus, damit er lernen kann, Muster zu erkennen und anhand dieser Beispiele Vorhersagen zu treffen. Unbeaufsichtigtes rnen beinhaltet die Exposition eines Algorithmus gegenüber einem unmarkierten Datensatz und ermöglicht es ihm, Muster und Beziehungen organisch zu erkennen. Die rnverstärkung nutzt Feedback-Schleifen, um den Algorithmus zu trainieren, Entscheidungen auf der Grundlage ihrer Auswirkungen zu treffen.

Nadzorowane uczenie się polega na przekazywaniu zestawu danych z oznakowanymi przykładami do algorytmu, aby mógł nauczyć się rozpoznawać wzory i dokonywać prognoz na podstawie tych przykładów. Uczenie się bez nadzoru polega na ekspozycji algorytmu na niewykorzystany zbiór danych i umożliwieniu mu wykrywania wzorców i relacji organicznych. Uczenie się wzmacniające wykorzystuje pętle zwrotne do szkolenia algorytmu do podejmowania decyzji w oparciu o ich konsekwencje.

למידה מפוקחת כרוכה בהעברת נתונים עם דוגמאות לאלגוריתם כך שהיא תוכל ללמוד לזהות דפוסים למידה ללא השגחה כוללת חשיפת אלגוריתם למידע לא מתויג ומאפשרת לו לזהות דפוסים ויחסים באופן אורגני. למידת חיזוק משתמשת בלולאות משוב כדי לאמן את האלגוריתם לקבל החלטות בהתבסס על ההשלכות שלהם.''

Denetimli öğrenme, etiketli örneklerle bir veri kümesinin algoritmaya aktarılmasını içerir, böylece kalıpları tanımayı ve bu örneklere dayanarak tahminlerde bulunmayı öğrenebilir. Denetimsiz öğrenme, bir algoritmayı etiketsiz bir veri kümesine maruz bırakmayı ve kalıpları ve ilişkileri organik olarak tespit etmesini sağlar. Pekiştirmeli öğrenme, sonuçlarına göre karar vermek için algoritmayı eğitmek için geri bildirim döngülerini kullanır.

يتضمن التعلم تحت الإشراف تمرير مجموعة بيانات مع أمثلة محددة إلى الخوارزمية حتى تتمكن من تعلم التعرف على الأنماط وإجراء التنبؤات بناءً على تلك الأمثلة. يتضمن التعلم غير الخاضع للإشراف تعريض خوارزمية لمجموعة بيانات غير موسومة والسماح لها باكتشاف الأنماط والعلاقات بشكل عضوي. يستخدم التعلم المعزز حلقات التغذية الراجعة لتدريب الخوارزمية على اتخاذ القرارات بناءً على عواقبها.

與老師一起學習涉及將帶有標記示例的數據集算法傳輸，以便他可以學習如何識別模式並根據這些示例進行預測。沒有老師的學習涉及將算法暴露於未完成的數據集中，並允許其有機地檢測模式和關系。增強學習利用反饋循環來訓練算法根據其影響做出決策。