Im Maschinellen Lernen gibt es verschiedene Paradigmen, nach denen Algorithmen trainiert werden. Sie unterscheiden sich in der Auswahl der Trainingsdaten und in der Art und Häufigkeit des Feedbacks während der Trainingsphase.