4 大機器學習模型
機器學習演算法大致上也可分為 4 種類別，
分別是：
1.監督式學習、
2.非監督式學習、
3.半監督式學習、
4.強化式學習。
【監督式學習】
定義： 學習模型 使用 有標籤 的 訓練數據，其中每個輸入樣本
都有 相應的 目標輸出。
特色： 模型 根據已知 的 輸 入 和 輸 出 示例進行訓練，
以預測 未知數據 的 輸出。
監督式學習 適用於 分類 和 回歸 等任務。
監督式學習的優點是 學習效果 通常 比較好，因為
模型有明確的目標值可以參考。
但是，監督式學習 也需要大量的 標註資料，這可能會比較 耗 時 和 昂貴。
【非監督式學習】
定義： 學習模型 使用 無標籤的 訓練數據，沒有預先定義 的 目標輸出。
特色： 模型探索數據的內在結構，通常用於集群分析、降維和異常檢測等任務。
非監督式學習 不需要 預先標記 的 輸出。
非監督式學習 的優點 是不需要 標註資料，因此可以節省人力和時間。
但是，非監督式學習的 學習效果 通常不如 監督式學習，因為模型沒有
明確的目標值可以參考。
【半監督式學習】
定義： 結合 監督 和 非監督式 學習的元素，模型使用
既有標籤 的數據 和 沒有標籤 的 數據 進行訓練。
特色： 這種方法 利用 未標記數據 來 增強 模型的性能，尤其在標記數據有限
的情況下。半監督式學習 可以提高 模型的 泛化能力，
通常比 監督式學習 或 非監督式學習 的 學習效果更好。
【強化式學習】
定義： 學習模型 透過 與環境的 交互學習，從而 最大化某種累積 的回報，
是一種 基於 獎勵 和 懲罰 來學習的 機器學習方法。
在強化式學習中，機器學習模型 透過不斷 嘗試 和探索，
來 找到 能夠 獲得最大獎勵 的 行為。
特色： 模型透過 在環境中執行動作 來學習，並根據 反饋 調整其策略。
強化式學習 常用於處理 需要做出 一系列決策 的 問題，
如遊戲、機器人控制 等。
但是，強化式學習的 學習過程 通常 比較緩慢，
需要 大量的 試驗 和 錯誤。
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