4つの機械学習の種類は、教師あり機械学習、教師なし機械学習、半教師あり学習、強化学習です。
教師あり機械学習は最も一般的な種類の機械学習です。教師あり学習モデルでは、アルゴリズムはラベル付きの学習データセットから学習し、時間とともに正解率を改善します。これは、以前に見たことのない新しいデータを受け取ったときに、目標変数を正しく予測できるモデルを構築するように設計されています。たとえば、人間がバラの花や他の花のイメージにラベルを貼って分類するようなものです。そして、アルゴリズムは、新しいラベルのないイメージを受け取ったときに、正しくバラと識別できるようになります。
教師なし機械学習では、アルゴリズムは、ラベル付けされていない、目標変数がないデータからパターンを検索します。ログ、トレース、メトリックの異常を検出してシステムの問題やセキュリティ脅威を特定するなど、人間がまだ特定できていない可能性のあるパターンや関係をデータから見つけ出すことが目的です。
半教師あり学習は、教師あり機械学習と教師なし機械学習のハイブリッドです。半教師あり学習では、アルゴリズムはラベル付けされたデータとラベル付けされていないデータの両方で学習します。まず、ラベル付けされた小さなデータセットから学習し、利用可能な情報に基づいて予測や決定を行います。そして、より大きなラベル付けされていないデータセットを使用して、データのパターンと関係を見つけることによって、予測や決定を改善します。
強化学習とは、アルゴリズムが試行錯誤を繰り返しながら、その行動に対する報酬や罰則という形でフィードバックを得て学習することです。たとえば、ビデオゲームをプレイするようにAIエージェントを学習させ、レベルが上がれば報酬を受け取り、失敗すれば罰則を受ける、サプライチェーンを最適化し、コストを最小化し、配送速度を最大化することで報酬を受け取る、あるいは、エージェントが商品やコンテンツを提案し、購入やクリックによって報酬を受け取る推薦システムなどがあります。