Aprendizaje supervisado: los modelos se entrenan con datos etiquetados y se les enseña a predecir la etiqueta correcta para nuevas entradas.
Aprendizaje no supervisado: los modelos se entrenan con datos no etiquetados y se les pide que encuentren patrones y estructuras en los datos por sí solos.
Aprendizaje por refuerzo: los modelos se entrenan para tomar decisiones en un entorno específico y se les da retroalimentación positiva o negativa según su desempeño, lo que les permite aprender a tomar decisiones mejores y más precisas en el futuro.