---
title: Типы задач машинного обучения
seo:
title: Типы задач машинного обучения — Data Scientist
description: Тема «Типы задач машинного обучения» для собеседования Data Scientist. Какие основные типы задач машинного обучения существуют? Что такое алгоритмы без учителя в машинном обучении?
---
[Все темы Data Scientist](/data-scientist)
## Какие основные типы задач машинного обучения существуют? [#q-14bee738d69b81caac5ddc702803b104]
Основные типы задач машинного обучения:
1. Обучение с учителем (Supervised Learning): модели обучаются на размеченных данных, где каждому входному примеру соответствует выходной ответ. К задачам относятся классификация и регрессия.
1. Обучение без учителя (Unsupervised Learning): модели обучаются на неразмеченных данных без предоставления выходной информации. К задачам относятся кластеризация, снижение размерности и ассоциативное обучение.
1. Полуобученное обучение (Semi-supervised Learning): использует как размеченные, так и неразмеченные данные для обучения модели.
1. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning): агент обучается взаимодействовать с окружающей средой, чтобы выполнить определенную задачу, максимизируя некоторую награду.
:::note[Ссылки для изучения]
1. [Введение в машинное обучение](https://habr.com/ru/articles/448892/)
:::
---
## Что такое алгоритмы без учителя в машинном обучении? [#q-14bee738d69b811f8f9ad4ce7e866d62]
Алгоритмы без учителя в машинном обучении предназначены для работы с неразмеченными данными, то есть данными, где нет заранее определенных выходных меток или ответов. Они позволяют находить в данных закономерности, структуры или группы, не требуя заранее известных ответов. К основным задачам алгоритмов без учителя относятся кластеризация, снижение размерности и ассоциативное обучение.
:::note[Ссылки для изучения]
1. [Введение в машинное обучение](https://habr.com/ru/articles/448892/)
:::