Juhendatud õppes õpib mudel näidetest, mille õige vastus on juba teada, näiteks e-kirjadest, mis on märgitud „rämpspost“ või „mitte rämpspost“. Nende põhjal tuletab ta reeglid uute, nägemata juhtumite klassifitseerimiseks või väärtuste ennustamiseks. Tüüpilised ülesanded on klassifitseerimine ja regressioon; suurem osa vaevast läheb puhtalt märgendatud andmete loomisele.
Juhendamata õppes saab mudel andmeid ilma etteantud õigete vastusteta ja otsib ise struktuure. Tüüpilised meetodid on klasterdamine, mis rühmitab sarnased kirjed, ja mõõtmelisuse vähendamine, mis tihendab paljud tunnused mõneks põhiliseks. Organisatsioonid kasutavad seda kliendisegmentide avastamiseks või ebatavaliste tehingute märkamiseks; leitud rühmi peavad seejärel tõlgendama valdkonnaeksperdid.
Osaliselt juhendatud õpe ühendab väikese hulga märgendatud andmeid suure hulga märgendamata andmetega. Mudel õpib kõigepealt vähestest teadaoleva vastusega näidetest ja kasutab seejärel ülejäänud andmete mustreid enda täiustamiseks – näiteks võttes kindlad ennustused täiendavate treeningnäidetena üle. See tasub end ära, kui märgendamine on kallis, näiteks meditsiiniliste piltide või tuhandete tugipöördumiste puhul.
Klassifikaator on mudel või meetod, mis määrab sisendid ühte mitmest etteantud kategooriast. Klassikalisi variante, nagu otsustuspuud või naiivne Bayes, treenitakse märgendatud näidetega; keelemudelid saavad tekste sorteerida ka kategooriate kirjelduse põhjal. Tüüpilised kasutusalad on rämpsposti tuvastamine, klienditaotluste sorteerimine teemade kaupa ja kviitungite kategoriseerimine. Kvaliteeti mõõdetakse selliste mõõdikutega nagu täpsus (accuracy), täpsus (precision) ja saagis (recall).
Treeningandmed on näited, millest TI-mudel mustreid õpib: suured tekstikogud keelemudelite jaoks, märgendatud pildid pildimudelite jaoks. Nende kvaliteet, mitmekesisus ja värskus määravad suuresti, kui usaldusväärne ja õiglane mudel on ning kui ajakohased on selle teadmised. Organisatsioonide jaoks on oluline ka see, kas pakkuja kasutab nende sisestatud kliendiandmeid edasiseks treenimiseks.
