I stedet for å programmere regler for hånd, kan du legge inn eksempler og la algoritmen finne mønstre. Maskinlæring bygger modeller som forbedres med data, og den ligger nå til grunn for søk, anbefalinger, svindeldeteksjon og talegjenkjenning.

Feltet deler seg opp etter veiledning. Veiledet læring bruker merkede data. Uveiledet læring finner struktur uten merkelapper. Forsterkningslæring lærer fra belønningssignaler gjennom interaksjon. Hvert begrep passer til forskjellige problemer.

Vanlige læringsparadigmer

• Veiledet læring fra etiketter
• Uovervåket læring fra struktur
• Forsterkende læring fra belønning
• Semi-veiledet læring fra blandede data
• Selvveiledet læring fra påskuddsoppgaver

Data dominerer resultatene. En enkel modell basert på rene, relevante data slår ofte en kompleks modell basert på støyende data. Utøvere bruker mesteparten av tiden sin på datainnsamling, -rensing og -validering, ikke på arkitektursøk.