在人工智能领域，学习范式是指 被广泛认可和接受的一组独特的观点、模式或体系，包括理论、方法、前提和准则。在机器学习领域，这些范式主要包括：

监督学习：

使用标注数据进行训练，然后对未知数据进行处理。例如，支撑向量机（SVM）。

无监督学习：

仅接收未标注的数据，并对所有未知数据进行处理。例如，聚类算法。

强化学习：

通过与环境互动来学习策略，以最大化奖励或最小化惩罚。例如，Q学习。

元学习：

通过学习如何学习来提高模型的泛化能力和适应性。元学习可以分为元训练和元测试两个阶段。

自适应进度学习：

允许模型根据样本的难易程度自主调整学习进度。

这些范式为机器学习领域的研究和应用提供了基础框架和指导原则。