يتضمن التعلم الآلي ثلاثة أنواع رئيسية — التعلم الموجه (التعلم من أمثلة مسماة)، التعلم غير الموجه (البحث عن أنماط في البيانات غير المسماة)، والتعلم المعزز (التعلم من خلال المحاولة والمكافأة). فهم هذه الأنواع يوضح كيف يتعامل التعلم الآلي مع المشاكل المختلفة.
الأنواع الثلاثة الرئيسية
SUPERVISED LEARNING → learn from LABELED data (input → known correct output):
→ trained on examples with answers → learns to predict outputs for new inputs
→ for: classification (categorize), regression (predict numbers)
→ e.g. spam detection (labeled spam/not-spam), price prediction
UNSUPERVISED LEARNING → find patterns in UNLABELED data (no given answers):
→ discovers structure/groupings on its own
→ for: clustering (group similar items), dimensionality reduction, anomaly detection
→ e.g. customer segmentation, finding patterns
REINFORCEMENT LEARNING → learn through TRIAL and ERROR with REWARDS:
→ an agent takes actions, gets rewards/penalties, learns to maximize reward over time
→ for: game playing, robotics, control, decision-making
