自動学習モデルまたは機械学習は、さまざまな基準に従ってさまざまなカテゴリに分類できます。次に、自動学習モデルを分類するための最も一般的なアプローチのいくつかについて説明します。

学習の種類に応じて、自動学習モデルには、監視された学習、非科学学習、強化学習の3つのタイプがあります。監視された学習では、モデルはラベル付けされた一連のデータ、つまり、各エントリの正解が提供されます。非科学学習では、モデルは、ラベル付けとそれらの間の関係をラベル付けして探すことなくデータでトレーニングされています。強化学習では、モデルは環境またはエージェントから受け取るフィードバックに基づいて意思決定を行うことを学びます。

モデルのアーキテクチャによると、自動学習モデルは、モデルの構造とその部分がどのように関連しているかを指すアーキテクチャに従って分類できます。自動学習モデルアーキテクチャの例には、ニューロンネットワーク、決定ツリー、線形モデル、ルールベースのモデルが含まれます。

目的によれば、自動学習モデルは、達成する目的に従って分類することもできます。目的のいくつかの例には、分類、回帰、クラスタリング、次元の減少、異常の検出が含まれます。

複雑さの程度に応じて、自動学習モデルは複雑さの程度に応じて分類することもできます。単純なモデルのいくつかの例には、近くの近隣に基づく線形回帰と分類が含まれますが、最も複雑なモデルには、深いニューラルネットワークと補強材による学習アルゴリズムが含まれます。

これらは、自動学習モデルを分類できる方法のほんの一部であり、異なる基準に基づいた他の分類が可能です。自動学習問題の適切なモデルの選択は、データセット、問題の性質、モデルのトレーニングと実装に利用できるリソースに依存します。
Los modelos de aprendizaje automático o machine learning se pueden clasificar en diferentes categorías en función de diversos criterios. A continuación, se describen algunos de los enfoques más comunes para clasificar los modelos de aprendizaje automático:

Según el tipo de aprendizaje: Los modelos de aprendizaje automático pueden ser de tres tipos: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo. En el aprendizaje supervisado, el modelo se entrena con un conjunto de datos etiquetados, es decir, se le proporciona la respuesta correcta para cada entrada. En el aprendizaje no supervisado, el modelo se entrena con datos sin etiquetar y busca patrones y relaciones entre ellos. En el aprendizaje por refuerzo, el modelo aprende a tomar decisiones basándose en la retroalimentación que recibe de un entorno o un agente.

Según la arquitectura del modelo: Los modelos de aprendizaje automático se pueden clasificar según su arquitectura, que se refiere a la estructura del modelo y cómo se relacionan sus partes. Algunos ejemplos de arquitecturas de modelos de aprendizaje automático incluyen redes neuronales, árboles de decisión, modelos lineales y modelos basados en reglas.

Según el objetivo: Los modelos de aprendizaje automático también se pueden clasificar según el objetivo que se desea alcanzar. Algunos ejemplos de objetivos incluyen clasificación, regresión, clustering, reducción de dimensionalidad y detección de anomalías.

Según el grado de complejidad: Los modelos de aprendizaje automático también se pueden clasificar según su grado de complejidad. Algunos ejemplos de modelos simples incluyen la regresión lineal y la clasificación basada en vecinos cercanos, mientras que los modelos más complejos incluyen las redes neuronales profundas y los algoritmos de aprendizaje por refuerzo.

Estas son solo algunas de las formas en que se pueden clasificar los modelos de aprendizaje automático, y es posible que existan otras clasificaciones basadas en diferentes criterios. La elección del modelo adecuado para un problema de aprendizaje automático depende del conjunto de datos, la naturaleza del problema y los recursos disponibles para el entrenamiento y la implementación del modelo.