机器学习一般包含以下哪几种类型？

機器學習的類型

機器學習是一種賦予電腦從數據中自我學習的能力的技術。一般來說，機器學習可分為以下四種類型：

1. 監督式學習

監督式學習使用標記過的資料集來訓練模型。標記過的資料集包含輸入數據和已知的輸出或目標值。模型學習將輸入數據對應到輸出值的關係，以便對未見過的新數據進行預測。常見的監督式學習任務包括分類（將輸入分配到預定義類別）和迴歸（預測連續數值）。

2. 非監督式學習

非監督式學習使用未標記的資料集來訓練模型。資料集中沒有已知的輸出值。模型必須從數據中發現隱藏的模式和結構。常見的非監督式學習任務包括聚類（將數據點分組到相似群集）和降維（將高維數據轉換為低維表示）。

3. 半監督式學習

半監督式學習介於監督式和非監督式學習之間。它使用標記過的和未標記過的資料集來訓練模型。標記過的資料集提供有關數據的一些監督，而未標記過的資料集允許模型學習數據的內在結構。半監督式學習有助於提高監督式學習的準確性，並擅長於處理大型未標記的資料集。

4. 強化式學習

強化式學習是一個互動式的學習過程。代理人與環境互動，通過執行動作並接收獎勵或懲罰來學習。代理人逐步學習與環境互動的最佳策略，以最大化累積獎勵。強化式學習廣泛用於遊戲、機器人控制和自動化系統。