Bajezianët, simbolistët dhe koneksionistët përfaqësojnë kufirin e tanishëm dhe të ardhshëm të të mësuarit nga të dhënat, sepse çdo përparim drejt një inteligjence artificiale të ngjashme me njeriun (AI) rrjedh prej tyre, të paktën derisa të ndodhë një zbulim i ri me algoritme të reja, më të pabesueshme dhe më të fuqishme të të mësuarit. Pamja e mësimit të makinerive është sigurisht shumë më e madhe se këto tre algoritme, por fokusi këtu është në këto tre fise për shkak të rolit të tyre aktual në AI.
- Naïve Bayes: Ky algoritëm mund të jetë më i saktë se një mjek në diagnostikimin e sëmundjeve të caktuara. Për më tepër, i njëjti algoritëm mund të zbulojë postën e padëshiruar dhe të parashikojë ndjenjat nga teksti. Përdoret gjithashtu gjerësisht në industrinë e internetit për të trajtuar me lehtësi sasi të mëdha të dhënash.
- Rrjetet Bayesian (forma e grafikut): Ky grafik ofron një paraqitje të kompleksitetit të botës për sa i përket probabilitetit.
- Pemët e vendimit: Lloji i algoritmit të pemës së vendimit përfaqëson më së miri simbolistët. Pema e vendimeve ka një histori të gjatë dhe tregon se si një AI mund të marrë vendime, sepse i ngjan një sërë vendimesh të ndërlidhura, të cilat mund t'i vizatoni si një pemë (prandaj emri).
Këto lloje algoritmesh ndahen më tej në nënkategori. Për shembull, pemët e vendimeve kategorizohen si pemë regresioni, pemë klasifikimi, pemë të rritura, bootstrap agregated dhe pyll rrotullues. Ju madje mund të stërviteni në nëntipe të nënkategorive. Një klasifikues i rastësishëm i pyjeve është një lloj grumbullimi bootstrap, dhe ka edhe më shumë nivele prej andej. Pasi të kaloni nivelet, filloni të shihni algoritmet aktuale, të cilat numërohen në mijëra.