Kuralları elle programlamak yerine, örnekler verin ve algoritmanın kalıpları bulmasına izin verin. Makine öğrenimi, verilerle gelişen modeller oluşturur ve şu anda arama, öneri sistemleri, dolandırıcılık tespiti ve konuşma tanıma gibi alanların temelini oluşturmaktadır.

Öğrenme alanı, denetim yöntemine göre ikiye ayrılır. Denetimli öğrenme etiketli verileri kullanır. Denetimsiz öğrenme etiketler olmadan yapı bulur. Takviyeli öğrenme ise etkileşim yoluyla ödül sinyallerinden öğrenir. Her biri farklı sorunlara uygundur.

Ortak öğrenme paradigmaları

• Etiketlerden denetimli öğrenme
• Yapıdan denetimsiz öğrenme
• Ödül yoluyla pekiştirme öğrenmesi
• Karma verilerden yarı denetimli öğrenme
• Ön görevlerden kendi kendine denetimli öğrenme

Veriler sonuçları belirler. Temiz ve ilgili verilere dayalı basit bir model, gürültülü verilere dayalı karmaşık bir modelden genellikle daha iyidir. Uygulayıcılar zamanlarının çoğunu mimari arayışına değil, veri toplama, temizleme ve doğrulamaya harcarlar.