التعلم الموجَّه
في التعلم الموجَّه نزود النموذج ببيانات مصنفة، أي أن كل مثال يأتي مع الإجابة الصحيحة. على سبيل المثال، صور مصنفة على أنها قطط أو كلاب، فيتعلم النموذج رسم حدود تميز بين الفئات، ثم يطبق ذلك على صور جديدة لم يرها من قبل.
التعلم غير الموجَّه
هنا لا توجد إجابات جاهزة، بل يبحث النموذج عن بنية خفية في البيانات. يستخدم في تجميع العملاء حسب سلوكهم، أو اكتشاف الحالات الشاذة في الشبكات، وهو أساس أنظمة التوصية وتحليل السلة الشرائية.
التعلم المعزَّز
يتعلم الوكيل من خلال التفاعل مع البيئة وتلقي مكافآت أو عقوبات على أفعاله، تمامًا كتدريب حيوان بالثواب والعقاب. هذا الأسلوب هو ما يقود الروبوتات ووكلاء الألعاب والسيارات ذاتية القيادة لاتخاذ قرارات متسلسلة.