Do klasycznych technik uczenia maszynowego należą drzewa decyzyjne, naiwne klasyfikatory bayesowskie, regresja logistyczna i maszyny wektorów nośnych.
Sieci neuronowe mały|Uproszczony schemat jednokierunkowej sieci neuronowej. Poszczególne „kółka” oznaczają sztuczne neurony, z wyjątkiem zielonych i żółtych, które oznaczają odpowiednio wejście i wyjście. Sieć neuronowa opiera się na zbiorze połączeń, znanych również jako sztuczne neurony, które stanowią analogię neuronów w biologicznym mózgu. Jest ona trenowana do rozpoznawania wzorców, a po przeszkoleniu może rozpoznawać te wzorce w świeżych danych. W najprostszej postaci posiada wejście, co najmniej jedną ukrytą warstwę połączeń i wyjście. Każde połączenie posiada funkcję aktywacji, która pozwala na przesyłane informacji do następnej warstwy. Sieć jest zazwyczaj nazywana głęboką siecią neuronową, jeśli ma co najmniej 2 ukryte warstwy.
Jednokierunkowe sieci neuronowe pozwalają na przesył informacji tylko w jednym kierunku. Rekurencyjne sieci neuronowe łączy z sobą wyjście z wejściem, co pozwala na tworzenie pamięci krótkotrwałej, a najbardziej popularnym rodzajem tych sieci jest długa pamięć krótkotrwała.