Os quatro tipos de machine learning são: machine learning supervisionado, machine learning não supervisionado, aprendizado semi-supervisionado e aprendizado por reforço.
Machine learning supervisionado é o tipo mais comum de machine learning. Em modelos de aprendizado supervisionado, o algoritmo aprende a partir de conjuntos de dados de treinamento rotulados e melhora sua precisão ao longo do tempo. É projetado para construir um modelo que pode prever corretamente a variável de destino quando recebe novos dados que não viu antes. Um exemplo seria os humanos rotulando e fornecendo imagens de rosas, bem como de outras flores. Então, quando recebesse uma nova imagem não rotulada de uma rosa, o algoritmo seria capaz de identificá-la corretamente.
Machine learning não supervisionado é quando o algoritmo procura padrões em dados que não foram rotulados e não têm variáveis de destino. O objetivo é encontrar padrões e relacionamentos nos dados que os humanos possam ainda não ter identificado, como detectar anomalias em logs, traces e métricas para encontrar problemas no sistema e ameaças à segurança.
Aprendizado semi-supervisionado é um híbrido de machine learning supervisionado e não supervisionado. No aprendizado semi-supervisionado, o algoritmo treina em dados rotulados e não rotulados. Ele primeiro aprende com um pequeno conjunto de dados rotulados a fazer previsões ou tomar decisões com base nas informações disponíveis. Em seguida, usa o conjunto maior de dados não rotulados para refinar suas previsões ou decisões, encontrando padrões e relacionamentos nos dados.
Aprendizado por reforço é quando o algoritmo aprende por tentativa e erro, recebendo feedback na forma de recompensas ou penalidades por suas ações. Alguns exemplos: treinar um agente de IA para jogar um videogame, no qual ele recebe uma recompensa positiva por avançar de nível e uma penalidade por falhar; otimizar uma cadeia de suprimentos, na qual o agente é recompensado por minimizar custos e maximizar a velocidade de entrega; ou sistemas de recomendação, nos quais o agente sugere produtos ou conteúdos e é recompensado por compras e cliques.