Bu, "makine öğrenme tekniklerini" ne kadar geniş tanımladığınıza bağlıdır. Bir tanım oluşturabilirsiniz, böylece tanım gereği tüm öğrenme bu değerlendirme tablosunun altına girer. OTOH, o kadar geniş bir makine öğrenimi tekniği dizisi var ki, bunu yapmanın bir şey kazanmayacağı.
Makine öğrenimi / yapay zeka içerisinde kullandığımız farklı öğrenme türleri hakkında konuşmak muhtemelen daha mantıklıdır. En azından şunlara sahipsiniz:
- denetimli öğrenme
- gözetimsiz öğrenme
- yarı denetimli öğrenme
- rekabetçi öğrenme
Ve sonra yukarıdakileri alt kategorilere ayırabilen "pekiştirici öğrenme" gibi şeyler. Bunların çoğu insanların genellikle “makine öğrenimi” dediği şeye düşüyor.
Bunun dışında, kural indüksiyon algoritmaları, dünya hakkında "öğrenmeyi" kendi yolları olan "öğrenmeyi" başarabilen endüktif mantık programlama gibi tümdengelimli mantık teknikleri, çıkarsama motorları, otomatik akıl yürütme vb. genellikle "makine öğrenimi" olarak adlandırılandan ayrıdır.
Ancak bu düşünceyle bile, haklı olarak orada gerçekten bir bölme çizgisi olup olmadığını sorabilir. Gerçekten de, gelecekteki yapay zeka sistemlerinin, "makine öğrenimi" veya "GOFAI" veya "diğer" olarak etiketlenip etiketlenmediğine bakılmaksızın birçok farklı tekniği birleştiren hibrit bir yaklaşım kullanabileceğini düşünmek için bir neden var gibi görünmektedir.