Machine learning có những phương pháp nào?

Theo mình biết, hai methods của Machine Learning được chấp nhận rộng rãi chính là supervised learning (học có giám sát) và unsupervised learning (học không giám sát) nhưng cũng có những methods khác như semisupervised learning (học bán giám sát), reinforcement learning (học tăng cường) Dưới đây là khái niệm chung về 2 phương pháp phổ biến nhất nhé: 

Supervised Learning (SL) là một kĩ thuật học máy để học tập từ tập dữ liệu được gán nhãn cho trước. Tập dữ liệu cho trước sẽ chứa nhiều bộ dữ liệu. Mỗi bộ dữ liệu có cấu trúc theo cặp {x, y} với x được xem là dữ liệu thô (raw data) và y là nhãn của dữ liệu đó. Nhiệm vụ của SL là dự đoán đầu ra mong muốn dựa vào giá trị đầu vào. Dễ nhận ra, học có GIÁM SÁT tức là máy học dựa vào sự trợ giúp của con người, hay nói cách khác con người dạy cho máy học và giá trị đầu ra mong muốn được định trước bởi con người. Tập dữ liệu huấn luyện hoàn toàn được gán nhãn dựa vào con người. Tập càng nhỏ thì máy tính học càng ít. SL cũng được áp dụng cho 2 nhóm bài toán chính là bài toán dự đoán (regression problem) và bài toán phân lớp (classification problem). Kỹ thuật SL thực chất là để xây dựng một hàm có thể xuất ra giá trị đầu ra tương ứng với tập dữ liệu. Ta gọi hàm này là hàm h(x) và mong muốn hàm này xuất ra đúng giá trị y với một hoặc nhiều tập dữ liệu mới khác với dữ liệu được học. Hàm h(x) cần các loại tham số học khác nhau tùy thuộc với nhiều bài toán khác nhau. Việc học từ tập dữ liệu (training) cũng chính là tìm ra bộ tham số học cho hàm h(x). 

 Unsupervised learning (UL) là một kĩ thuật của máy học nhằm tìm ra một mô hình hay cấu trúc bị ẩn bơi tập dữ liệu KHÔNG được gán nhãn cho trước. UL khác với SL là không thể xác định trước output từ tập dữ liệu huấn luyện được. Tùy thuộc vào tập huấn luyện kết quả output sẽ khác nhau. Trái ngược với SL, tập dữ liệu huấn luyện của UL không do con người gán nhãn, máy tính sẽ phải tự học hoàn toàn. Có thể nói, học KHÔNG GIÁM SÁT thì giá trị đầu ra sẽ phụ thuộc vào thuật toán UL.