Bayesovci, symbolisti a konekcionisti predstavujú súčasnú a budúcu hranicu učenia sa z údajov, pretože sa od nich odvíja akýkoľvek pokrok smerom k ľudskej umelej inteligencii (AI), prinajmenšom dovtedy, kým nenastane nový prielom s novými a neuveriteľnejšími a výkonnejšími algoritmami učenia. Scenéria strojového učenia je určite oveľa väčšia ako tieto tri algoritmy, ale tu sa zameriavame na tieto tri kmene kvôli ich súčasnej úlohe v AI.
- Naive Bayes: Tento algoritmus môže byť presnejší ako lekár pri diagnostike určitých chorôb. Navyše ten istý algoritmus dokáže rozpoznať spam a predpovedať sentiment z textu. Je tiež široko používaný v internetovom priemysle na jednoduché spracovanie veľkého množstva údajov.
- Bayesovské siete (forma grafu): Tento graf ponúka znázornenie zložitosti sveta z hľadiska pravdepodobnosti.
- Rozhodovacie stromy: Typ algoritmu rozhodovacieho stromu najlepšie reprezentuje symbolistov. Rozhodovací strom má dlhú históriu a naznačuje, ako môže AI robiť rozhodnutia, pretože pripomína sériu vnorených rozhodnutí, ktoré môžete nakresliť ako strom (odtiaľ názov).
Tieto typy algoritmov sa ďalej delia na podkategórie. Napríklad rozhodovacie stromy sú kategorizované ako regresné stromy, klasifikačné stromy, posilnené stromy, bootstrap agregované a rotačné lesy. Môžete dokonca prejsť do podtypov podkategórií. Náhodný lesný klasifikátor je druh bootstrap agregácie a odtiaľ je ešte viac úrovní. Keď prejdete cez úrovne, začnete vidieť skutočné algoritmy, ktorých počet sa počíta na tisíce.