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.
یادگیری ماشین برخط
تکنیک‌های یادگیری برخط اغلب در دو سناریوی اصلی استفاده می‌شود. یکی این است که بهبود بهره‌وری و مقیاس پذیری در روش‌های یادگیری ماشین دسته ای که در آن مجموعه کامل داده‌های آموزشی باید قبل از آموزش در دسترس قرار گیرند. به عنوان مثال، (SVM) یک روش یادگیری تحت نظارت شناخته شده برای وظایف طبقه‌بندی دسته ای است که در آن الگوریتم‌های SVM کلاسیک (به عنوان مثال، حل کننده‌های QP یا (Suykens JA et al. ، 1999) از کمبود توانایی برای برنامه‌های بسیار مقیاس پذیر در یک شیوه یادگیری برخط (یا تصادفی) مورد بررسی قرار گرفته‌است (Poggio, 2001; Chang-CC et al. , 2011)، و آن را کارآمد تر و مقیاس پذیر تر از SVM دسته ای متداول می‌کند. سناریو دیگر الگوریتم‌های یادگیری برخط است که به‌طور مستقیم با وظایف تجزیه و تحلیل داده جریان برخط مواجه شوند، در صورتی که داده‌ها به‌طور طبیعی به شیوه ای متوالی وارد شوند.