Machine Learning 共分为四类，分别是：监督式 Machine Learning、非监督式 Machine Learning、半监督式学习和强化学习。
监督式 Machine Learning 是最常见的 Machine Learning 类型。在监督式学习模型中，算法会从带标注的训练数据集中学习并逐渐提高其准确性。它旨在构建一个这样的模型：即使接收到之前没见过的新数据，模型也能正确预测出目标变量。人类标注并输入玫瑰花及其他花朵的图像就是一个例子。然后当算法接收到未加标注的新玫瑰花图像时，它就能正确识别出玫瑰花。
非监督式 Machine Learning 指算法在未加标注且没有目标变量的数据中寻找模式。目标是在数据中寻找人类尚未发现的模式和关系，例如检测日志、跟踪和指标中的异常以找出系统问题和安全威胁。
半监督式学习是监督式和非监督式 Machine Learning 的结合体。在半监督式学习中，算法会同时使用已加标注和未加标注的数据进行训练。它首先会从已加标注的小型数据集中学习，从而基于已有信息做出预测和决策。然后它会使用更大型的未加标注数据集，通过寻找数据中的模式和关系来优化预测或决策。
强化学习指算法以奖励或惩罚的形式收到有关其行动的反馈，通过这一试错过程进行学习。举几个例子：训练 AI 代理玩电子游戏，在游戏过程中，此 AI 代理会在升级时得到正向奖励，在失败时受到惩罚；优化供应链，在这一过程中，AI 代理在降低成本或提高交付速度时会得到奖励；或者推荐系统，在这一过程中，AI 代理会推荐产品或内容，并且会在成功售出或有人点击时得到奖励。