アルゴリズムのパフォーマンスと可能性は、対処されている問題の種類、利用可能なデータの量と品質、利用可能なデータの量と品質など、多くの要因に依存するため、「より大きなポテンシャル」を持つ単一の自動学習アルゴリズムを指摘することは困難です。とりわけ。

ただし、一部のアルゴリズムは広く使用されており、次のような幅広い問題で優れたパフォーマンスを持っています。

 - ロジスティック回帰
-s決定 - メイキング
 - ランダムフォレスト
 - 粒のブースト
-Necdes Neuronal（特に深いネットワーク）

これらの各アルゴリズムには長所と短所があり、特定の問題の最良のアルゴリズムはその問題の特性に依存します。したがって、いくつかのアルゴリズムをテストし、特定の問題に最適なパフォーマンスを提供するアルゴリズムを選択することをお勧めします。
Es difícil señalar un solo algoritmo de aprendizaje automático con "mayor potencial", ya que el rendimiento y el potencial de un algoritmo dependen de muchos factores, como el tipo de problema que se está abordando, la cantidad y calidad de los datos disponibles, entre otros.

Sin embargo, algunos algoritmos son ampliamente utilizados y tienen un buen desempeño en una amplia gama de problemas, como:

-Regresión logística
-Árboles de decisión
-Random Forest
-Gradient Boosting
-Redes neuronales (especialmente las redes profundas)

Cada uno de estos algoritmos tiene sus fortalezas y debilidades, y el mejor algoritmo para un problema en particular depende de las características de ese problema. Por lo tanto, se recomienda probar varios algoritmos y elegir aquel que brinde el mejor rendimiento para un problema específico.