机器学习算法中有哪些不同的学习风格？
机器学习算法中有四种学习风格。让我们来看看它们-
监督学习
监督学习是机器学习中最常用的方法之一，它在训练过程中同时获取训练数据（也称为数据样本）及其相关输出（也称为标签或响应）。监督学习方法的主要目标是学习输入训练数据与其标签之间的关联。为此，它执行多个训练数据实例。
基于基于机器学习的任务，我们可以将监督学习算法分为两类，即分类和回归。
无监督学习
无监督学习方法（与监督学习方法相反）不需要任何标签或响应以及训练数据。无监督ML算法从给定的原始数据中学习模式和关系。尽管这些方法在结果中可能存在很多不确定性，但我们总能获得一些有用的信息，例如数据中的各种未知模式，以及用于分类的有用特征。
基于基于机器学习的任务，我们可以将无监督学习算法分为不同的类别，即聚类、关联、降维和异常检测。
半监督学习
顾名思义，半监督机器学习方法既不是全监督学习方法，也不是无监督学习方法。出于训练目的，半监督方法使用少量预先标记的带注释数据和大量未标记数据。为了实现这种学习方法，我们可以遵循下面给出的两种方法之一-
在这种方法中，首先您可以使用少量带注释和标记的数据来构建监督模型。在此之后，您可以使用大量未标记的数据构建无监督模型。现在，在您获得的标记样本上训练模型。这种方法非常有用，因为我们将在这里获得更多标记的样本。
第二种方法与第一种方法相反，因为在这种方法中，我们首先使用无监督学习方法对相似的数据样本进行聚类。完成后，我们将对这些组进行注释。现在，您可以使用这些带注释的组来训练您的ML模型。
强化学习
在强化学习方法中，经过训练的代理与特定环境交互并根据该环境的当前状态采取行动。根据采取的行动，代理将获得奖励或惩罚。重复此过程，直到代理学习并采用最佳策略。