Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης χωρίζονται γενικά σε τρεις κατηγορίες: επιβλεπόμενη μάθηση (supervised learning), μη επιβλεπόμενη μάθηση (unsupervised learning) και ενισχυτική μάθηση (reinforcement learning). Παρακάτω είναι μερικοί σημαντικοί αλγόριθμοι από κάθε κατηγορία:

1. Επιβλεπόμενη Μάθηση

Αυτοί οι αλγόριθμοι χρησιμοποιούν δεδομένα με ετικέτες για να μάθουν τη συσχέτιση μεταξύ των χαρακτηριστικών και της εξόδου.

• Γραμμική Παλινδρόμηση (Linear Regression): Κατάλληλος για πρόβλεψη συνεχών τιμών.
• Λογιστική Παλινδρόμηση (Logistic Regression): Χρησιμοποιείται για δυαδική ταξινόμηση (π.χ., ναι/όχι).
• Δέντρα Απόφασης (Decision Trees): Μοντέλα βασισμένα σε δέντρα για ταξινόμηση ή παλινδρόμηση.
• Τυχαία Δάση (Random Forests): Συνδυασμός πολλών δέντρων απόφασης για βελτίωση της ακρίβειας.
• Υποστήριξη Διανυσματικών Μηχανών (Support Vector Machines – SVM): Χρησιμοποιείται για προβλήματα ταξινόμησης και παλινδρόμησης.
• Νευρωνικά Δίκτυα (Neural Networks): Κατάλληλα για πολύπλοκα προβλήματα (π.χ., εικόνες, φωνή).

2. Μη Επιβλεπόμενη Μάθηση

Αυτοί οι αλγόριθμοι χρησιμοποιούνται όταν τα δεδομένα δεν έχουν ετικέτες.

• Ομαδοποίηση K-Μέσων (K-Means Clustering): Διαχωρίζει δεδομένα σε ομάδες βασισμένες σε ομοιότητες.
• Ιεραρχική Ομαδοποίηση (Hierarchical Clustering): Δημιουργεί δέντρα που αναπαριστούν την ιεραρχία δεδομένων.
• Αναλύσεις Κύριων Συνιστωσών (Principal Component Analysis – PCA): Μειώνει τη διάσταση των δεδομένων.
• Ανάλυση Ιδιοδεσμών (Singular Value Decomposition – SVD): Χρησιμοποιείται για συστάσεις και μειώσεις διάστασης.
• Αυτοκωδικοποιητές (Autoencoders): Νευρωνικά δίκτυα για συμπίεση και αναπαράσταση δεδομένων.

3. Ενισχυτική Μάθηση

Αυτή η κατηγορία περιλαμβάνει αλγόριθμους που μαθαίνουν μέσω ενίσχυσης (επιβράβευση/τιμωρία).

• Q-Learning: Αλγόριθμος βασισμένος σε πίνακες Q για εύρεση της καλύτερης στρατηγικής.
• Deep Q-Networks (DQN): Συνδυασμός Q-Learning με νευρωνικά δίκτυα.
• Policy Gradient Methods: Εστιάζουν στην άμεση εκτίμηση της στρατηγικής.
• Proximal Policy Optimization (PPO): Ένας σύγχρονος αλγόριθμος ενισχυτικής μάθησης για σύνθετα προβλήματα.

Εφαρμογές για Κάθε Κατηγορία

• Επιβλεπόμενη Μάθηση: Πρόβλεψη τιμών ακινήτων, ανίχνευση απάτης.
• Μη Επιβλεπόμενη Μάθηση: Συστάσεις προϊόντων, ανάλυση δεδομένων.
• Ενισχυτική Μάθηση: Εκπαίδευση ρομπότ, παιχνίδια στρατηγικής.