التعلم الكلاسيكي هو نوع من أنواع التعلم الآلي يستند إلى استخدام الخوارزميات الكلاسيكية والإحصائية لتحليل البيانات واكتشاف الأنماط واتخاذ القرارات. يتطلب هذا النوع من التعلم تحديد المتغيرات والقواعد المنطقية والعمليات الإحصائية المناسبة لتحقيق هدف محدد.
أما التعلم الأساسي (التعلم العميق) ، فهو نوع آخر من أنواع التعلم الآلي يستخدم شبكات عصبية اصطناعية معقدة تسمى الشبكات العصبية العميقة لتعلم النماذج والمفاهيم من البيانات. تستند الشبكات العصبية العميقة على مفهوم تشغيل العديد من الطبقات العصبية المتصلة ببعضها البعض لتحليل البيانات واستخلاص المعلومات الهامة منها.
وبشكل عام ، يعتبر التعلم الأساسي أكثر قوة وقدرة على التعامل مع البيانات المعقدة والتعامل مع مشكلات التصنيف والتنبؤ. ومع ذلك ، فإن التعلم الكلاسيكي لا يزال يستخدم بشكل واسع في العديد من التطبيقات ويمكن أن يكون فعالًا في بعض الحالات التي لا تتطلب مستوى عالٍ من التعقيد.