Помимо нейронных сетей существует великое множество других моделей машинного обучения. В широком смысле их можно подразделить на алгоритмы обучения с учителем и без учителя. 

Простейшими примерами алгоритмов обучения с учителем могут служить линейная и логистическая регрессия. Так же к этому классу относятся алгоритмы на основе деревьев решения: дерево решений, случайный лес, градиентный бустинг. 

Вот несколько примеров алгоритмов машинного без учителя: 
1. K-means кластеризация 
2. Метод главных компонент.
นอกจากโครงข่ายประสาทเทียมแล้ว ยังมีโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอื่นๆ อีกมากมายอีกด้วย พวกเขาสามารถแบ่งกว้าง ๆ เป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลและไม่ได้รับการดูแล ตัวอย่างที่ง่ายที่สุดของอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบมีผู้สอนคือการถดถอยเชิงเส้นและโลจิสติก คลาสนี้ยังรวมอัลกอริธึมตามแผนผังการตัดสินใจ: แผนผังการตัดสินใจ, ฟอเรสต์แบบสุ่ม, การเพิ่มระดับความลาดชัน นี่คือตัวอย่างบางส่วนของอัลกอริธึมเครื่องจักรที่ไม่ได้รับการดูแล: 1. การจัดกลุ่ม K-means 2. วิธีการองค์ประกอบหลัก
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence