Машинното обучение е разделено на две части

1) Плитко обучение

Плитко обучение под наблюдение

  • Наивен Бейс
  • Логистична регресия
  • Поддържаща векторна машина
  • Случайни гори
  • Скрити марковски модели
  • K-най-близки съседи
  • Плитки невронни мрежи

Плитко обучение без надзор

  • Клъстеризиране
  • Асоциация

2) Задълбочено обучение

Надгледано задълбочено обучение

  • Напълно свързани, Feedfoward Deep невронни мрежи
  • Конволюционни, Feedforward Дълбоки невронни мрежи
  • Повтарящи се дълбоки невронни мрежи

Неконтролирано задълбочено обучение

  • Подредени автоматични енкодери
  • Мрежи Deep Belief