機器教學是機器學習的逆向問題。它的目的是根據給定的目標概念構建一個最優的數據集，以便在這個數據集上學習目標概念。 根據機器教學空間的不同類型，該工作將介紹幾種不同教學環境下的應用。 

機器教人，即監督衆包工人以教學的形式進行學習和標註（如教衆包工人標註圖片或文檔分類等概念）。  

機器教機器，即對手可以故意修改訓練數據並執行訓練框架，最終得到一個訓練不良的模型（如對手攻防）。  

人教機器，即在人工智能系統構建中，機器教學可以通過人類領域專家的教學，簡單地提供標籤數據和選定的特徵，使機器學習系統得到更快更準確的訓練。 

針對每一種教學環境，本工作將對現有技術進行全面的回顧，並討論相關的應用。