بدلاً من برمجة القواعد يدويًا، قم بتزويد الخوارزمية بأمثلة ودعها تكتشف الأنماط. يبني التعلم الآلي نماذج تتحسن مع البيانات، وهو الآن أساس البحث والتوصيات وكشف الاحتيال والتعرف على الكلام.

ينقسم مجال التعلم حسب نوع الإشراف. يستخدم التعلم الخاضع للإشراف بيانات مصنفة، بينما يكتشف التعلم غير الخاضع للإشراف البنية دون تصنيفات. أما التعلم المعزز فيتعلم من إشارات المكافأة من خلال التفاعل. كل نوع من هذه الأنواع يناسب مشاكل مختلفة.

نماذج التعلم الشائعة

• التعلم الخاضع للإشراف من التصنيفات
• التعلم غير الخاضع للإشراف من البنية
• التعلم المعزز من المكافأة
• التعلم شبه الموجه من البيانات المختلطة
• التعلم الذاتي من مهام السياق المسبق

تُهيمن البيانات على النتائج. غالبًا ما يتفوق نموذج بسيط يعتمد على بيانات نظيفة وذات صلة على نموذج معقد يعتمد على بيانات مشوشة. يقضي الممارسون معظم وقتهم في جمع البيانات وتنظيفها والتحقق من صحتها، وليس في البحث عن بنية النظام.