2.无监督学习模型
描述：这些模型使用未标记的数据、学习模式和结构，但事先并不知道结果。
例子：
聚类（例如 K-Means）：根据相似性将数据分组成聚类。
主成分分析（PCA）：降低数据维数同时保留重要特征，有利于可视化或降噪。
自动编码器：常用于异常检测或数据压缩。
3.半监督学习模型
描述：将少量标记数据与大量未标记数据相结合。当标记成本高昂或耗时时，这种方法很有用。
示例：在图像识别中，可以将一小组标记的图像数据集与大量未标记的图像一起使用，以提高分类性能。
4.强化学习模型
描述：这些模型通过与环境交互进行学习，并根据其行 华侨资料 为获得奖励或惩罚。目标是最大化累积奖励。
例子：
Q-Learning ：一种无模型算法，旨在根据当前状态找到最佳行动。
深度 Q 网络 (DQN) ：将 Q 学习与深度学习相结合来处理复杂的状态空间。
近端策略优化（PPO）：常用于训练游戏和机器人的人工智能。
5.深度学习模型
描述：这些是基于多层人工神经网络 的机器学习模型的子集。它们擅长处理大型非结构化数据集，如图像、文本和音频。
例子：
卷积神经网络（CNN）：专为图像和空间数据处理而设计。
循环神经网络（RNN）：用于序列数据，例如时间序列或自然语言处理（NLP）。
Transformer 模型：彻底改变了 NLP 任务；BERT 和 GPT 等模型背后的架构。