A szabályok kézi programozása helyett adjon meg példákat, és hagyja, hogy az algoritmus mintákat találjon. A gépi tanulás olyan modelleket épít, amelyek az adatokkal fejlődnek, és mostantól a keresés, a javaslatok, a csalásészlelés és a beszédfelismerés alapját képezi.

A terület a felügyelet szerint kettéválik. A felügyelt tanulás címkézett adatokat használ. A felügyelet nélküli tanulás címkék nélkül talál struktúrát. A megerősítéses tanulás jutalomjelekből tanul interakción keresztül. Mindegyik más-más problémára alkalmazható.

Közös tanulási paradigmák

• Felügyelt tanulás címkékből
• Felügyelet nélküli tanulás a struktúrából
• Megerősítésen alapuló tanulás jutalomból
• Félig felügyelt tanulás vegyes adatokból
• Önfelügyelt tanulás ürügyfeladatokból

Az adatok dominálják az eredményeket. Egy egyszerű modell tiszta, releváns adatokon gyakran felülmúlja a zajos adatokon alapuló összetett modellt. A szakemberek idejük nagy részét az adatgyűjtésre, -tisztításra és -validálásra fordítják, nem pedig az architektúra keresésére.