یادگیری ماشینی
یادگیری ماشینی در بسیاری زمینه‌ها از جمله مهندسی، کسب و کار، زبان‌شناسی و پزشکی کاربرد دارد. یادگیری ماشینی در بسیاری جنبه‌های زندگی روزمره وارد شده است. برای نمونه، موتورهای جستجوی اینترنتی در گوگل یا بینگ از یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند، چرا که نرم‌افزار یادگیری ماشینی آن‌ها چگونگی رتبه‌بندی برای یک صفحه وب را درک کرده‌است. همینطور فیس‌بوک یا برنامه عکس اپل که تصاویر افراد را شناسایی می‌کند نوعی از یادگیری ماشینی است. فیلتر هرزنامه‌ها (یا اسپم) در ایمیل از هم از کاربردهای یادگیری ماشینی است.
یادگیری تقویتی
تحقیقات جاری شامل: پیشرفت‌های اتفاق افتاده در زمینهٔ یادگیری تقویتی در اینجا و همچنین اینجا جمع‌آوری می‌شوند. بر روی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی نظیر یادگیری تفاوت زمانی هم به عنوان یک مدل برای یادگیری بر پایهٔ دوپامین در مغز تحقیقاتی در حال انجام است. در این مدل راه‌های دوپامینی() از توده سیاه به عقده‌های قاعده‌ای به عنوان خطای پیش‌بینی عمل می‌کنند. یادگیری تقویتی همچنین به عنوان بخشی از مدل مهارت‌آموزی انسان مورد استفاده قرار گرفته‌است. به خصوص در رابطه با تعامل بین یادگیری ضمنی و صریح در اکتساب مهارت‌ها. (اولین انتشار در این رابطه به سال ۱۹۹۵–۱۹۹۶ بازمی‌گردد و در ادامه تحقیقات بسیاری هم در این رابطه انجام شد). برای اطلاعات بیشتر راجع به جزئیات این تحقیقات می‌توانید به اینجا مراجعه کنید.در یادگیری تقویتی معکوس، هیچ تابع پاداشی وجود ندارد. در عوض، ماشین با مشاهدهٔ یک رفتار که معمولاً به رفتار بهینه نزدیک است سعی می‌کند آن را تقلید کند. اگر ماشینی که از روش یادگیری معکوس استفاده می‌کند از دنبال کردن رفتاری که باید مشاهده کند منحرف شود، معمولاً مدتی طول می‌کشد تا بتواند ثبات رفتار خود را حفظ کند. خیلی وقت‌ها بهتر است که رفتار ایده‌آل چندین بار با ایرادات کوچک به ماشین نشان داده شود. در یادگیری شاگردی()یک ماشین فرض می‌کند که موجود متخصصی که در حال انجام دادن یک رفتار است سعی می‌کند یک تابع پاداش را بیشینه کند، و هدف ماشین این است که به گونه‌ای این تابع پاداش را کشف کند.ویکی‌پدیای انگلیسی