В современных торговых автоматах применяются различные алгоритмы машинного обучения, например:

• Контролируемое обучение. 1 Модели обучаются на основе исторических данных с известными результатами (например, прошлыми ценами на продукты) для прогнозирования будущих событий. 1
• Неконтролируемое обучение. 1 Выявляет скрытые закономерности или группировки в данных без предопределённых меток (например, рекомендации продуктов на основе истории покупок). 13
• Обучение с подкреплением. 1 Модели учатся принимать ряд решений, при этом модель учится максимизировать вознаграждение с течением времени (например, оптимизировать обслуживание клиентов). 1

Также в торговых автоматах могут использоваться модели глубокого обучения, в том числе свёрточные нейронные сети (CNN), для моделирования сложных взаимосвязей в данных (например, для предоставления рекомендаций на основе предпочтений пользователей). 13