【教師あり学習】http://learning.ikeay.net/entry/2016/05/02/200503
教師あり学習は、学校のテスト勉強に似ています。問題集を解いて学習してからテストに挑む。
これが教師あり学習です。教師といいつつリアル教師は出てこないですが…
問題と答え（機械学習ではこの答えのことを「ラベル」と呼びます）のセットから傾向を学習し、新しいデータがどこに分類されるか予測をします。
教師あり学習の中でも、だいたい分類問題と回帰問題に分けられます

【教師なし学習】http://learning.ikeay.net/entry/2016/05/02/200503
教師なしというのは、つまり正解不正解のデータがないってことです。そのままデータをつっこんじゃうのがこの学習方法。
クラスタリングしたり、外れ値検出したりして、なんとなく傾向をつかみます。

値が近いデータをまとめてクラスタリングしてやったぞ。
外れ値見てみようぞ。センサーの異常値検出とかにイイね！

【強化学習】http://learning.ikeay.net/entry/2016/05/02/200503
いいことをしたら報酬を与えていくという学習方法です。最初はうまくいかなそうに見えるんですけど、
どんどん効率的な方法を学んで賢くなっていくので驚きです。
この動画では、ブロックを崩して得られるポイントを報酬としています。
試行錯誤を繰り返した末、独自の方法まで編み出してゲームをクリアしてます。
人だったらボールとコントローラーを認識して、ボールの動きにあわせてコントローラーを動かすと思うのですが、
コンピューターにはそんなことは認識できません。
ピクセル単位でこういう流れで画面が変化すると勝てるって感じで認識している