Машинне навчання стало ключовим інструментом для розв'язання проблем класифікації даних у різних сферах, включаючи медицину, фінанси, кібербезпеку та обробку природної мови. У цій статті розглядаються основні підходи до класифікації: дерева рішень, опорні векторні машини, k-ближчих сусідів, наївний байєсівський класифікатор та глибокі нейронні мережі. Обговорюються метрики оцінки, техніки попередньої обробки та ансамблеві методи. Також надаються практичні поради щодо вибору алгоритму залежно від характеристик даних та огляд сучасних програмних інструментів для впровадження.
