Os sistemas de aprendizado de máquina se enquadram em uma ou mais categorias de acordo com a forma como seus modelos aprendem a fazer previsões ou gerar conteúdo.

Modelos, que precisam inferir suas próprias regras e fazem previsões com base em dados que não contêm respostas corretas, e cujo objetivo é identificar padrões significativos nos dados, são conhecidos como: