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1. 監督式學習 – 一比一對照資訊
監督式學習 (Supervised learning) 是電腦從標籤化 (labeled) 的資訊中分析模式後做出預測的學習方式。

2. 強化式學習 – 在未知探索與遵從既有知識間取得平衡
強化式學習 (Reinforcement Learning) 的特徵是不需給機器任何的資料，讓機器直接從互動中去學習，這是最接近大自然與人類原本的學習方式。

3. 非監督式學習 – 機器自行摸索出資料規律
非監督式學習 (Unsupervised Learning) 的訓練資料不需要事先以人力處理標籤，機器面對資料時，做的處理是依照關聯性去歸類 (Co-occurance Grouping)、找出潛在規則與套路 (Association Rule Discovery)、形成集群 (Clustering)，不對資訊有正確或不正確的判別。