Dans l'apprentissage supervisé, les modèles sont entraînés sur un ensemble de données contenant à la fois les entrées et les sorties désirées. Le but est de prédire la sortie à partir de nouvelles données d'entrée. L'apprentissage non supervisé, en revanche, s'occupe de données qui n'ont pas d'étiquettes prédéterminées, et le système essaie de découvrir des patterns sans supervision préalable. Enfin, l'apprentissage par renforcement est un processus dans lequel des agents apprennent à atteindre un objectif en performant des actions et en ajustant leurs comportements en fonction des récompenses ou des pénalités reçues.