یادگیری ماشینی
هدف یادگیری ماشینی این است که رایانه‌ها و سامانه‌ها بتوانند به تدریج و با افزایش داده‌ها کارایی بهتری در انجام وظیفهٔ مورد نظر پیدا کند. گسترهٔ این وظیفه می‌تواند از تشخیص خودکار چهره با دیدن چند نمونه از چهرهٔ مورد نظر تا فراگیری شیوهٔ گام‌برداری روبات‌های دوپا با دریافت سیگنال پاداش و تنبیه باشد.
قانون یادگیری
بسیاری از روش های یادگیری در یادگیری ماشینی مشابه یکدیگر هستند و بر اساس یکدیگر هستند که طبقه بندی آنها را در دسته های روشن دشوار می کند. اما آنها را می توان به طور کلی در 4 دسته از روش های یادگیری درک کرد ، اگرچه این دسته ها مرز مشخصی ندارند و متعلق به چندین دسته از روش های یادگیری هستند: 1.هبیان_نئوکونیترون _حالت مغز در یک جعبه 2.شیب نزولی_آموزش کوانتوری برداری_نقشه ویژگی خود سازمان دهنده، شبکه عصبی راجعه 3.رقابتی - یادگیری کوانتاسیون وکتور ، نقشه ویژگی خود سازماندهی ، تئوری تشدید تطبیقی 4.تصادفی - ماشین بولتزمن ، ماشین کوشی گفتنی است که اگرچه به نظر می رسد این قوانین یادگیری مبتنی بر ایده های مشابه هستند ، اما تفاوتهای ظریفی دارند از این رو منطقی است که آنها را جدا از مبدا و اهداف آنها مطالعه کنیم.