Ngoài hai phương pháp học máy cơ bản nêu trong bài, một số tài liệu còn đề cập tới phương pháp học bán giám sát và học tăng cường. Hãy tìm hiểu về các phương pháp học máy này trên Internet.

- Học bán giám sát (Supervised Learning):

+ Trong học bán giám sát, mô hình được đào tạo trên dữ liệu có nhãn (gần nhãn) và không có nhãn (không gắn nhãn).

+ Dữ liệu gần nhân là những ví dụ mà chúng ta biết kết quả mong muốn (ví dụ: hình ảnh của mèo hoặc chó đã được gắn nhãn là “mèo" hoặc "chó").

+ Mục tiêu là học cách dự đoán đúng kết quả cho các ví dụ mới chưa gặp trước đó.

+ Học bán giám sát thường được sử dụng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân loại hình ảnh, và nhiều ứng dụng khác.

- Học tăng cường (Reinforcement Learning):

+ Trong học tăng cường, tác nhân (agent) tương tác với môi trường và nhận phần thưởng (hoặc hình phạt) dựa trên hành động của nó.

+ Mục tiêu là học cách thực hiện các hành động để tối đa hóa phần thưởng trong môi trường.

+ Học tăng cường thường được sử dụng trong chế tạo robot, chơi trò chơi, và các tác vụ tối ưu hóa.