Байесианците, символистите и конекционистите представляват настоящата и бъдещата граница на ученето от данни, защото всеки напредък към човешкия изкуствен интелект (AI) произтича от тях, поне докато не се случи нов пробив с нови и по-невероятни и мощни алгоритми за обучение. Пейзажът за машинно обучение със сигурност е много по-голям от тези три алгоритма, но фокусът тук е върху тези три племена поради тяхната текуща роля в AI.
- Наивен Байес: Този алгоритъм може да бъде по-точен от лекар при диагностицирането на определени заболявания. В допълнение, същият алгоритъм може да открие спам и да предвиди настроенията от текста. Също така е широко използван в интернет индустрията за лесно третиране на големи количества данни.
- Байесови мрежи (графична форма): Тази графика предлага представяне на сложността на света по отношение на вероятността.
- Дърветата на решенията : Алгоритъмът тип дърво на решенията представя най-добре символистите. Дървото на решенията има дълга история и показва как AI може да взема решения, защото наподобява серия от вложени решения, които можете да нарисувате като дърво (оттук и името).
Тези типове алгоритми са допълнително разделени на подкатегории. Например, дърветата на решенията се категоризират като регресионни дървета, класификационни дървета, усилени дървета, агрегирани за стартиране и гора на ротация. Можете дори да разгледате подтиповете на подкатегориите. Класификаторът на произволна гора е един вид агрегиране на стартиране и оттам има още повече нива. След като преминете нивата, започвате да виждате действителните алгоритми, които се броят на хиляди.