小時候，在以考核為前提的學習模式下，老師們在學校裡通常都以考試審核我們有沒有好好地吸收知識，明確地指出是非對錯，藉此將知識灌輸給我們。這種學習模式也適合應用在教導電腦吸收知識，基於這種模式的明確性，人們能夠直觀地發展出一套理論來模仿這種學習模式。因此，這種模式亦成為最早被計算機科學家探索的領域。
科學家們的探索沒有在此止住，他們繼續觀察研究人類的學習模式。還記得以前功課中出現的「找不同」嗎？例如在三個水果和一隻動物中找出不同的一件事物，目的是訓練我們從不同事物中界定出相似和相異，歸納出一些概念和原則。這類學習很依賴大家的觀察和整理的能力，如果放在讓電腦學習歸納這個課題上，就必然須要給予電腦上述兩種能力，電腦依據給予的規則來整理觀察得來的各種事物的特徵，藉此將事物分類。
讓我們回到開首談及的考試，得到好成績時，父母便會獎勵，相反便會責備。經驗告訴我們，獎勵能夠該激勵我們，假若我們要花時間努力學習，才能夠得到好成績，那麼每一次的獎勵都能夠令我們進一步確立信心，我們便會重複花時間學習，務求在下次考試能得到好成績。這種加強學習過程與結果關係的做法，當然亦有應用在電腦的學習上，尤其在沒有明確對錯的情況下，例如遊戲， 只能依靠最終結果來知曉過程有沒有出錯。
以上三種都是以模仿人類學習為基礎發展出來的方法，然而世界上仍然有很多可以供我們借鑒參考的方向，例如動物族群間的配合，或者物競天擇的演化過程，在在都能拼發出五花八門的方法來解決機器學習這個課題。
