در دنیای یادگیری ماشین، الگوریتم‌ها حکم معلم را دارند و به رایانه‌ها یاد می‌دهند که از داده‌ها یاد بگیرند و برای پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌گیری‌ها از آنها استفاده کنند. برخلاف برنامه‌نویسی سنتی که در آن به طور دقیق به کامپیوتر می‌گوییم چه کاری انجام دهد، در یادگیری ماشین، مقدار زیادی داده به الگوریتم داده می‌شود تا الگوها و روابط را در آن کشف کند.

به طور کلی، سه دسته اصلی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین وجود دارد:

1. یادگیری تحت نظارت (Supervised Learning):

در این نوع یادگیری، به الگوریتم داده‌های برچسب‌گذاری شده داده می‌شود. این برچسب‌ها مانند مقادیر درست یا غلط، دسته‌بندی‌ها یا سطوح اندازه‌گیری هستند. هدف الگوریتم این است که از این داده‌های آموزشی برای یادگیری نحوه پیش‌بینی یا طبقه‌بندی داده‌های جدید استفاده کند.

دو زیرشاخه اصلی در یادگیری تحت نظارت وجود دارد:

• طبقه‌بندی (Classification): در این حالت، الگوریتم یاد می‌گیرد که داده‌های جدید را به دسته‌بندی‌های از پیش تعریف شده (مانند سگ یا گربه، سالم یا بیمار) اختصاص دهد.
• رگرسیون (Regression): در این حالت، الگوریتم یاد می‌گیرد که مقدار عددی را برای داده‌های جدید پیش‌بینی کند (مانند قیمت مسکن، دمای هوا).

2. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning):

در این نوع یادگیری، به الگوریتم داده‌های بدون برچسب داده می‌شود. هدف الگوریتم این است که ساختار یا الگوها را در این داده‌ها کشف کند.

دو زیرشاخه اصلی در یادگیری بدون نظارت وجود دارد:

• خوشه‌بندی (Clustering): در این حالت، الگوریتم داده‌ها را به گروه‌های مجزا (خوشه‌ها) با توجه به شباهت‌های بین آنها تقسیم می‌کند.
• کاهش بعد (Dimensionality Reduction): در این حالت، الگوریتم تعداد متغیرها در یک مجموعه داده را کاهش می‌دهد و در عین حال اطلاعات مهم را حفظ می‌کند.

3. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning):

در این نوع یادگیری، الگوریتم با محیط اطراف خود تعامل می‌کند و از طریق آزمون و خطا یاد می‌گیرد که چگونه تصمیمات صحیح را برای کسب حداکثر پاداش اتخاذ کند.

یادگیری تقویتی اغلب در بازی‌ها، رباتیک و کنترل سیستم‌های پیچیده کاربرد دارد.

نکته:

• این فقط یک دسته‌بندی کلی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین است و انواع دیگری از الگوریتم‌ها نیز وجود دارند که در زیرشاخه‌های خاص یا ترکیبی از این دسته‌ها قرار می‌گیرند.
• انتخاب الگوریتم مناسب برای یک مسأله خاص به نوع داده‌ها، هدف مورد نظر و پیچیدگی مسأله بستگی دارد.