自動学習モデル（機械学習）は、データからの学習方法と、予測を行うためにどのように使用されるかに従って、いくつかのカテゴリに分類できます。最も一般的な分類のいくつかは次のとおりです。

監視された学習：このタイプのモデルは、ラベル付きデータ、つまり既知の応答または客観的変数を既に持っているデータでトレーニングされています。モデルの目的は、提示された新しいデータの正解を予測することを学ぶことです。

非科学学習：この場合、モデルは比類のないデータ、つまり既知の応答がないデータでトレーニングされています。モデルの目的は、データを何らかの方法で理解またはセグメント化するのに役立つ可能性のあるデータ内のパターンまたは構造を見つけることです。

強化学習：このタイプのモデルでは、アルゴリズムは環境との相互作用を通じて学習し、その行動に対する報酬または罰則を受け取ります。モデルの目的は、特定の報酬を最大化するための最良の一連のアクションを見つけることです。

半修正学習：この場合、モデルは、ラベル付けされておらず、ラベル付けされていないデータの組み合わせでトレーニングされています。モデルの目的は、両方のタイプのデータで利用可能な情報を利用して、予測の精度を改善することです。

転送学習：このタイプのモデルでは、既に同様のタスクでトレーニングされているモデルが、新しいタスクと関連するタスクのパフォーマンスを改善することが使用されます。以前に訓練されたモデルは、新しいタスクの出発点として機能し、新しいタスクの特定のデータを調整します。
Los modelos de aprendizaje automático (machine learning) se pueden clasificar en varias categorías según la forma en que aprenden de los datos y cómo se utilizan para hacer predicciones o tomar decisiones. Algunas de las clasificaciones más comunes son:

Aprendizaje supervisado: este tipo de modelo se entrena con datos etiquetados, es decir, datos que ya tienen una respuesta conocida o una variable objetivo. El objetivo del modelo es aprender a predecir la respuesta correcta para nuevos datos que se le presenten.

Aprendizaje no supervisado: en este caso, el modelo se entrena con datos no etiquetados, es decir, datos que no tienen una respuesta conocida. El objetivo del modelo es encontrar patrones o estructuras en los datos que puedan ser útiles para entender o segmentar los datos de alguna manera.

Aprendizaje por refuerzo: en este tipo de modelo, el algoritmo aprende a través de la interacción con un ambiente, recibiendo recompensas o penalizaciones por sus acciones. El objetivo del modelo es encontrar la mejor secuencia de acciones para maximizar una recompensa dada. 

Aprendizaje semi-supervisado: en este caso, el modelo se entrena con una combinación de datos etiquetados y no etiquetados. El objetivo del modelo es aprovechar la información disponible en ambos tipos de datos para mejorar la precisión de las predicciones.

Aprendizaje de transferencia: en este tipo de modelo, se utiliza un modelo ya entrenado en una tarea similar para mejorar el rendimiento en una tarea nueva y relacionada. El modelo previamente entrenado actúa como un punto de partida para la nueva tarea, y se ajusta con datos específicos para la nueva tarea.