L'apprentissage supervisé apprend à partir d'exemples étiquetés : régression pour une valeur numérique, classification pour une catégorie. L'apprentissage non supervisé cherche des structures sans étiquettes, comme le clustering ou la réduction de dimension. L'apprentissage par renforcement apprend par récompenses au fil d'interactions.
Exemple
Prédire un prix : supervisé (régression). Regrouper des clients : non supervisé.