1.監督學習:從標記的數據中訓練模型，如分類和回歸。
2.無監督學習:從未標記數據中訓練模型，如聚類和降維。
3.半監督學習(Semi-supervised learning):從壹些已標記數據和大量未標記數據中訓練模型。
4.強化學習:從主體與環境的相互作用中學習最佳動作，比如尋找遊戲中的最佳策略。
5.深度學習:使用多層神經網絡的機器學習技術可以學習復雜的非線性關系。
6.遷移學習:通過將學到的知識和技能遷移到新的任務中，解決學習數據少的問題。
7.元學習:通過學習如何學習來提高模型的性能。
這些方法在不同的場景和任務中有特定的優勢和適用範圍。