Но как машина может обучиться? Ваша машина может обучаться двумя способами; либо посредством контролируемого обучения, при котором пользователь имеет четкий ожидаемый результат и оценивает правильность прогноза, чтобы лучше понять взаимосвязь между заданными состояниями ввода / вывода
. Распространенным примером обучения с учителем является Регрессионный анализ.
В качестве альтернативы посредством неконтролируемого обучения пользователь не имеет явно ожидаемого результата, а скорее берет
подсказку из информации, отраженной в выходных данных, относительно того, как связана входная информация. Такое
обучение без учителя обычно дает «особенности» входных данных, поэтому распространенным методом обучения без учителя является процесс, называемый выбор признаков / извлечение признаков.
