<prompt> Tambua na ueleze aina tofauti za algoriti za kujifunza kwa mashine  <response>: Kujifunza kwa mashine ni tawi la akili bandia ambalo hushughulikia uundaji wa algoriti na miundo ya takwimu, kuruhusu mifumo ya kompyuta kuboresha utendaji wao kiotomatiki kwa kutumia uzoefu. Kuna aina kadhaa za algoriti za kujifunza kwa mashine, zikiwemo: 1. Mafunzo Yanayosimamiwa: Aina hii ya algoriti hutumiwa kufanya ubashiri au uainishaji kulingana na data iliyo na lebo au mifano. Inahusisha kazi kuu mbili, ambazo ni kurudi nyuma kutabiri maadili endelevu na uainishaji kutabiri maadili au lebo. Miti ya maamuzi, mashine za vekta za usaidizi, Naive Bayes, majirani wa k-karibu zaidi, na urejeshaji wa mstari ni kanuni za kawaida katika ujifunzaji unaosimamiwa. 2. Kujifunza Bila Kusimamiwa: Tofauti na ujifunzaji unaosimamiwa, ambapo data imewekwa lebo, ujifunzaji usiosimamiwa huhusika na data isiyo na lebo. Lengo lake kuu ni kutambua ruwaza au mahusiano katika mkusanyiko wa data. Aina za kawaida za algoriti za ujifunzaji zisizosimamiwa ni kuunganishwa, ambapo pointi sawa za data huwekwa pamoja na kugundua hitilafu, ambapo algoriti hutambua pointi zisizo za kawaida za data. Baadhi ya mifano ya algoriti zinazotumiwa katika ujifunzaji bila kusimamiwa ni pamoja na uunganishaji wa njia za k, upangaji wa viwango vya juu, na uchanganuzi wa sehemu kuu. 3. Mafunzo Yanayosimamiwa Nusu: Aina hii ya algoriti inachanganya vipengele vya ujifunzaji unaosimamiwa na usiosimamiwa. Inatumika wakati kuna kiasi kikubwa cha data isiyo na lebo na kiasi kidogo cha data iliyo na lebo inapatikana. Kanuni za ujifunzaji zinazosimamiwa nusu hutumia data iliyo na lebo ili kusaidia muundo kufanya ubashiri kwenye data isiyo na lebo. 4. Mafunzo ya Kuimarisha: Katika ujifunzaji wa kuimarisha, kanuni za algoriti hujifunza kwa kuingiliana na mazingira ili kufikia lengo au lengo mahususi. Kanuni hupokea maoni kwa njia ya zawadi au adhabu, ambayo huisaidia kuamua hatua bora za kuchukua katika hali mbalimbali. Kanuni za kawaida za uimarishaji wa kujifunza ni pamoja na Q-Learning na SARSA. 5. Kujifunza kwa Kina: Kujifunza kwa kina ni sehemu ndogo ya kujifunza kwa mashine ambayo inashughulika na algoriti zinazochochewa na muundo na utendaji kazi wa ubongo wa binadamu. Kanuni hizi, zinazojulikana kama mitandao ya neva bandia, zimeundwa kutambua ruwaza katika seti kubwa na changamano za data. Kujifunza kwa kina hutumiwa kwa kawaida katika utambuzi wa picha na usemi, usindikaji wa lugha asilia, na kazi za maono ya kompyuta. 