Какие основные принципы работы алгоритмов машинного обучения с учителем и без учителя?

Обучение с учителем 25. Алгоритм получает как входные данные, так и соответствующие им метки — заранее известные правильные ответы 2. Это позволяет напрямую контролировать процесс обучения и точно оценивать качество модели 2. Во время обучения алгоритм ищет закономерности между входными данными и метками 2. Когда обучение завершено, модель может принимать на вход новые данные без меток и делать предсказания самостоятельно 2.

Обучение без учителя 25. Алгоритм работает с неразмеченными данными и самостоятельно выявляет скрытую структуру: находит группы, аномалии или ключевые признаки 2. Его цель — выявить структуру, которая не была очевидна изначально 2. Один из самых распространённых способов — кластеризация: алгоритм анализирует признаки объектов и объединяет похожие в группы (кластеры) 2.