机器学习算法大致可分为四大类，分别为监督学习、无监督学习、自监督学习和强化学习。
监督学习是目前最常见的机器学习类型，给定一组样本（通常由人工标注），它可以学会将输入数据映射到标注，深度学习应用几乎都属于监督学习，主要包括分类与回归，也还有更多的奇特变体，主要包括：序列生成、语法树预测、，目标检测、图像分割这几种。
无监督学习是指在没有目标的情况下寻找输入数据的有趣变换，可用于数据分析，更好地了解数据集，比较知名的方法有降维和聚类。
自监督学习是监督学习的特例，是没有人工标注的，从输入数据中生成（通常使用启发式算法生成）的标签的监督学习，自编码器就是有名的例子。
强化学习中智能体接收有关其环境的信息，并学会选择使某种奖励最大化的行动。
最后
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