機械学習の分野では、さまざまな「学習の種類」と解釈できるいくつかのテクニックがあります。いくつかの名前を付けるために：

1.主な学習問題：
    a。**監視された学習**：トレーニングデータが、対応するターゲットベクターとともに入力ベクトルの例を含むアプリケーション。
    b。**監視されていない学習**：インストラクターや教師がいないアプリケーション、およびアルゴリズムは、このガイドなしでデータを理解することを学ぶ必要があります。
    c。**補強学習**：アプリケーションは、何をすべきか、つまり状況をアクションにマッピングする方法を学習することです。学習者は、どのアクションをとるべきかを伝えられていませんが、代わりに、どのアクションを試してみることで最も報酬をもたらすかを発見しなければなりません

2.ハイブリッド学習の問題：
    a。**半教師の学習**：アプリケーションにはいくつかのラベル付けされた例が与えられており、無効な例の大規模なコレクションのできるものを作成する必要があります。ラベル自体でさえ、私たちが望んでいる口頭の真実ではないかもしれません。
    b。**自己教師の学習**：自己監督の学習フレームワークでは、コンテキストや画像回転の予測などの口実学習タスクを策定するために、ターゲット目標を監督なしで計算できるような口実学習タスクを策定するために、非標識データのみが必要です。
    c。** Multi-Instance Learning **では、例のコレクション全体にクラスの例が含まれているか、含まれていないとラベル付けされていますが、コレクションの個々のメンバーはラベル付けされていません。

3.統計的推論：
    a。**帰納的学習**：帰納的推論とは、特定のケースを使用して一般的な結果を決定することを指します。一般に固有。アプリケーションは、指定されたデータから関数の導出についてトレーニングされています
    b。**演ductive控除推論**：控除は誘導の逆です。誘導が特定のものから一般に進行している場合、控除は一般から特定のものに進みます。アプリケーションは、関心のあるポイントのために与えられた関数の値を導き出すためにトレーニングされています。
    c。**トランスダクト学習**：アプリケーションは、指定されたデータから関心のあるポイントの不明な関数の値を導き出すことについてトレーニングされています。

4.学習テクニック（学習の種類と見なすことができます）
    a。**マルチタスク学習**：いくつかのタスクから生じる例（パラメーターに課されるソフト制約と見なすことができる）をプールすることにより、一般化を改善する方法です。
    b。**アクティブな学習**：学習者は、通常、新しいポイントのラベルを要求するためにOracleを照会することにより、トレーニングの例を適応またはインタラクティブに収集します。
    c。**オンライン学習**：この手法は、ストリーミングデータを持っているときに使用されます。すべてのデータ（完全なデータセット）を待つ代わりに、新しいデータポイントが到着するたびに見積もりを更新します。
    d。**転送学習**：このタイプの学習では、モデルは最初に1つのタスクでトレーニングされ、次にモデルの一部またはすべてが（新しい）関連タスクの出発点として使用されます。
    e。**アンサンブル学習**：トレーニングデータから基本学習者（アプリケーション）の集団を開発し、それらを組み合わせて複合アプリケーション/予測子を形成することで構成されます。
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.