监督学习（supervised learning）
已知数据和其对应的标签，训练一个算法，将输入数据映射到标签的过程
已知一些图片是狗，一些图片不是狗，那么训练一个算法，当一个新的图片输入算法的时候算法告诉我们这张图片是不是狗
无监督学习(unsupervised learning)
已知数据不知道任何标签，按照一定的偏好，训练一个智能算法，将所有的数据映射到多个不同标签的过程。所谓的按照一定的偏好，是比如特征空间距离最近，等人们认为属于一类的事物应具有的一些特点。举个例子，猪和鸵鸟混杂在一起，算法会测量高度，发现动物们主要集中在两个高度，一类动物身高一米左右，另一类动物身高半米左右，那么算法按照就近原则，75厘米以上的就是高的那类也就是鸵鸟，矮的那类是第二类也就是猪，当然这里也会出现身材矮小的鸵鸟和身高爆表的猪会被错误的分类。
半监督学习(semi supervised learning) ：
已知数据和部分数据对应的标签，有一部分数据的标签未知，训练一个智能算法，学习已知标签和未知标签的数据，将输入数据映射到标签的过程。半监督通常是一个数据的标注非常困难，比如说医院的检查结果，医生也需要一段时间来判断健康与否，可能只有几组数据知道是健康还是非健康，其他的只有数据不知道是不是健康。
弱监督学习(weakly supervised learning)：
已知数据和其一一对应的弱标签，训练一个智能算法，将输入数据映射到一组更强的标签的过程。标签的强弱指的是标签蕴含的信息量的多少，比如相对于分割的标签来说，分类的标签就是弱标签，如果我们知道一幅图，告诉你图上有一只猪，然后需要你把猪在哪里，猪和背景的分界在哪里找出来，那么这就是一个已知若标签，去学习强标签的弱监督学习问题。
对于目标检测任务，图像分类的标签相比物体的bounding box是一种弱监督的标注，对于语义分割任务，image-level的标签和物体的bounding box相比pixel-level（像素层面）的标签则是一种弱监督的标注。
强化学习(reinforcement learning)：智能算法在没有人为指导的情况下，通过不断的试错来提升任务性能的过程。“试错”的意思是还是有一个衡量标准，用棋类游戏举例，我们并不知道棋手下一步棋是对是错，不知道哪步棋是制胜的关键，但是我们知道结果是输还是赢，如果算法这样走最后的结果是胜利，那么算法就学习记忆，如果按照那样走最后输了，那么算法就学习以后不这样走。
