Machine Learning · Czym jest ML i mentalny model
Trzy paradygmaty uczenia: supervised, unsupervised, reinforcement
Czym jest ML i mentalny model
Wprowadzenie
Trzy fundamentalne tryby uczenia różnią się tym, czego model "doświadcza" w treningu. Supervised: pary (X, y) — etykietowane przykłady (np. ImageNet, MNIST). Unsupervised: tylko X — model szuka struktury (klasteryzacja, redukcja wymiaru, modelowanie gęstości). Reinforcement: agent w środowisku otrzymujący nagrody za akcje (AlphaGo, ChatGPT-RLHF, robotyka). Lekcja porządkuje definicje, ilustruje algorytmami referencyjnymi (k-means, KNN, DQN, PPO) i wyjaśnia hybrydy: self-supervised, semi-supervised, contrastive.