In the field of machine learning there are several techniques that could be interpreted as different "types of learning". To name a few:

1. Main Learning Problems:
    a. **Supervised Learning**:  Applications in which the training data comprises examples of the input vectors along with their corresponding target vectors.
    b. **Unsupervised Learning**:  Applications where there is no instructor or teacher, and the algorithm must learn to make sense of the data without this guide.
    c. **Reinforcement Learning**: The application is learning what to do — how to map situations to actions—so as to maximize a numerical reward signal. The learner is not told which actions to take, but instead must discover which actions yield the most reward by trying them

2. Hybrid Learning Problems: 
    a. **Semi-Supervised Learning**: The application is given a few labeled examples and must make what we can of a large collection of unlabeled examples. Even the labels themselves may not be the oracular truths that we hope for.
    b. **Self-Supervised Learning**: The self-supervised learning framework requires only unlabeled data in order to formulate a pretext learning task such as predicting context or image rotation, for which a target objective can be computed without supervision.
    c. In **multi-instance learning**, an entire collection of examples is labeled as containing or not containing an example of a class, but the individual members of the collection are not labeled.

3. Statistical Inference:
    a. **Inductive Learning**:  Inductive reasoning refers to using specific cases to determine general outcomes, e.g. specific to general. The application is trained on deriving the function from the given data
    b. **Deductive Inference**: Deduction is the reverse of induction. If induction is going from the specific to the general, deduction is going from the general to the specific. The application is trained for deriving the values of the given function for points of interest.
    c. **Transductive Learning**: The application is trained on deriving the values of the unknown function for points of interest from the given data.

4. Learning Techniques (That can be seen as types of learning)
    a. **Multi-Task Learning**: Is a way to improve generalization by pooling the examples (which can be seen as soft constraints imposed on the parameters) arising out of several tasks.
    b. **Active Learning**: The learner adaptively or interactively collects training examples, typically by querying an oracle to request labels for new points.
    c. **Online Learning**: This technique is used when we have streaming data. Instead of waiting for all the data (a complete dataset) we update our estimates as each new data point arrives.
    d. **Transfer Learning**: In this type of learning a model is first trained on one task, then some or all of the model is used as the starting point for a (new) related task.
    e. **Ensemble Learning**:  Consists of developing a population of base learners (applications) from the training data, and then combining them to form the composite application/predictor.
ในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง มีเทคนิคหลายอย่างที่สามารถตีความได้ว่าเป็น "การเรียนรู้ประเภทต่างๆ" ที่แตกต่างกัน กล่าวถึงบางส่วน: 1. ปัญหาการเรียนรู้หลัก: ก. **การเรียนรู้ภายใต้การดูแล**: แอปพลิเคชันที่ข้อมูลการฝึกอบรมประกอบด้วยตัวอย่างของเวกเตอร์อินพุตพร้อมกับเวกเตอร์เป้าหมายที่สอดคล้องกัน ข. **การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล**: แอปพลิเคชันที่ไม่มีผู้สอนหรือครู และอัลกอริทึมต้องเรียนรู้ที่จะทำความเข้าใจข้อมูลโดยไม่มีคำแนะนำนี้ ค. **การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง**: แอปพลิเคชันกำลังเรียนรู้ว่าต้องทำอะไร — วิธีจับคู่สถานการณ์กับการกระทำ — เพื่อเพิ่มสัญญาณรางวัลเป็นตัวเลขสูงสุด ผู้เรียนไม่ได้ถูกบอกว่าควรทำสิ่งใด แต่จะต้องค้นหาว่าการกระทำใดให้ผลตอบแทนมากที่สุดจากการลองทำ 2. ปัญหาการเรียนรู้แบบผสมผสาน: ก. **การเรียนรู้แบบกึ่งกำกับดูแล**: แอปพลิเคชันได้รับตัวอย่างที่มีป้ายกำกับบางส่วน และจะต้องสร้างตัวอย่างที่ไม่มีป้ายกำกับจำนวนมากเท่าที่เราทำได้ แม้แต่ป้ายเองก็อาจไม่ใช่ความจริงที่เราหวังไว้ ข. **การเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลด้วยตนเอง**: กรอบการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลด้วยตนเองต้องการเพียงข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับเพื่อกำหนดงานการเรียนรู้ข้ออ้าง เช่น การทำนายบริบทหรือการหมุนภาพ ซึ่งสามารถคำนวณวัตถุประสงค์เป้าหมายได้โดยไม่ต้องมีการควบคุมดูแล ค. ใน **การเรียนรู้แบบหลายอินสแตนซ์** ตัวอย่างทั้งหมดจะถูกระบุว่ามีหรือไม่มีตัวอย่างของชั้นเรียน แต่สมาชิกแต่ละคนของคอลเลกชันจะไม่มีการติดป้ายกำกับ 3. การอนุมานทางสถิติ: **การเรียนรู้แบบอุปนัย**: การใช้เหตุผลแบบอุปนัยหมายถึงการใช้กรณีเฉพาะเพื่อกำหนดผลลัพธ์ทั่วไป เช่น เฉพาะเรื่องทั่วไป แอปพลิเคชันได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับการรับฟังก์ชันจากข้อมูลที่กำหนดb **การอนุมานแบบนิรนัย**: การอนุมานคือการย้อนกลับของการเหนี่ยวนำ ถ้าการเหนี่ยวนำไปจากเฉพาะเจาะจงไปหาทั่วไป การหักเงินจะไปจากทั่วไปไปหาเฉพาะเจาะจง แอปพลิเคชันได้รับการฝึกฝนเพื่อรับค่าของฟังก์ชันที่กำหนดสำหรับจุดสนใจ ค. **การเรียนรู้แบบถ่ายทอด**: แอปพลิเคชันได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับการรับค่าของฟังก์ชันที่ไม่รู้จักสำหรับจุดสนใจจากข้อมูลที่กำหนด 4. เทคนิคการเรียนรู้ (ซึ่งถือเป็นรูปแบบการเรียนรู้) **การเรียนรู้แบบหลายงาน**: เป็นวิธีหนึ่งในการปรับปรุงลักษณะทั่วไปโดยการรวบรวมตัวอย่าง (ซึ่งมองว่าเป็นข้อจำกัดแบบซอฟต์ที่กำหนดให้กับพารามิเตอร์) ที่เกิดจากงานหลายอย่าง ข. **การเรียนรู้เชิงรุก**: ผู้เรียนรวบรวมตัวอย่างการฝึกอบรมแบบปรับเปลี่ยนหรือโต้ตอบได้ โดยทั่วไปโดยการสืบค้น Oracle เพื่อขอป้ายกำกับสำหรับประเด็นใหม่ ค. **การเรียนรู้ออนไลน์**: เทคนิคนี้ใช้เมื่อเรามีข้อมูลสตรีมมิ่ง แทนที่จะรอข้อมูลทั้งหมด (ชุดข้อมูลที่สมบูรณ์) เราจะอัปเดตการประมาณการของเราเมื่อจุดข้อมูลใหม่แต่ละจุดมาถึง ง. **การถ่ายโอนการเรียนรู้**: ในการเรียนรู้ประเภทนี้ โมเดลจะได้รับการฝึกในงานเดียวก่อน จากนั้นโมเดลบางส่วนหรือทั้งหมดจะถูกนำมาใช้เป็นจุดเริ่มต้นสำหรับงานที่เกี่ยวข้อง (ใหม่) จ. **การเรียนรู้แบบ Ensemble**: ประกอบด้วยการพัฒนาประชากรของผู้เรียนพื้นฐาน (แอปพลิเคชัน) จากข้อมูลการฝึกอบรม จากนั้นจึงรวมเข้าด้วยกันเพื่อสร้างแอปพลิเคชัน/ตัวทำนายแบบผสม
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence