In der Theorie werden drei Formen (<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">supervised</hi>, <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">unsupervised</hi> und <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">reinforcing</hi>) des maschinellen Lernens unterschieden. Während die erste Form (<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">supervised</hi>) auf Training basiert, also dem Versuch vorgegebene Resultate zu imitieren, ist das Ziel des zweiten (<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">unsupervised</hi>) in einer Gesamtmasse Muster zu erkennen und zu <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">clustern</hi>. Die dritte Form schliesslich (<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">reinforcing</hi>) ist eine Mischung der beiden ersten Ansätze, der Lösungswege aufgrund von positiven oder negativen Rückmeldungen in eine gewünschte Richtung lenkt. Unabhängig von der Form des maschinellen Lernens stellen die Algorithmen im Handumdrehen komplexe Programme in den Schatten, die Spezialisten über Jahrzehnte hinweg entwickelt haben.