هناك عدة أساليب لتعلم الآلة، ومن أبرزها:
1- تعلم الآلة الاشرافي (Supervised Learning): حيث يتم تدريب النموذج على مجموعة من الأمثلة المصنفة سابقًا، ثم يستخدم النموذج هذه الأمثلة لتصنيف البيانات الجديدة.
2- تعلم الآلة غير الاشرافي (Unsupervised Learning): حيث يتم تدريب النموذج على مجموعة من البيانات غير المصنفة، ويقوم النموذج بتجميع البيانات واكتشاف الأنماط والتصنيفات بنفسه.
3- تعلم الآلة شبه الاشرافي (Semi-Supervised Learning): حيث يتم تدريب النموذج على مجموعة صغيرة من البيانات المصنفة ومجموعة كبيرة من البيانات غير المصنفة. يستخدم النموذج المعرفة المكتسبة من البيانات المصنفة لتصنيف البيانات الجديدة.
4- تعلم الآلة التعزيزي (Reinforcement Learning): حيث يتم تدريب النموذج على التفاعل مع بيئة معينة وتعلم القرارات الصحيحة من خلال تلقي مكافآت أو عقوبات.
5- تعلم الآلة النصف متابع (Semi-Supervised Learning): هو تطوير لتعلم الآلة شبه الاشرافي، حيث يتم تدريب النموذج على مجموعة من البيانات المصنفة ومجموعة من البيانات غير المصنفة بأعداد متساوية.
هذه هي بعض الأساليب الرئيسية لتعلم الآلة، ويمكن استخدامها بناءً على نوع المشكلة والبيانات المتاحة.