Thay vì tự tay lập trình các quy tắc, hãy cung cấp các ví dụ và để thuật toán tìm ra các mẫu. Học máy xây dựng các mô hình được cải thiện nhờ dữ liệu, và hiện nay nó là nền tảng của tìm kiếm, đề xuất, phát hiện gian lận và nhận dạng giọng nói.

Lĩnh vực này được phân chia theo phương pháp giám sát. Học có giám sát sử dụng dữ liệu được gán nhãn. Học không giám sát tìm kiếm cấu trúc mà không cần nhãn. Học tăng cường học hỏi từ tín hiệu phần thưởng thông qua tương tác. Mỗi phương pháp phù hợp với các bài toán khác nhau.

Các mô hình học tập phổ biến

• Học có giám sát từ nhãn
• Học không giám sát từ cấu trúc
• Học tăng cường từ phần thưởng
• Học bán giám sát từ dữ liệu hỗn hợp
• Học tự giám sát từ các nhiệm vụ giả định

Dữ liệu quyết định kết quả. Một mô hình đơn giản trên dữ liệu sạch và phù hợp thường hiệu quả hơn một mô hình phức tạp trên dữ liệu nhiễu. Các chuyên gia dành phần lớn thời gian cho việc thu thập, làm sạch và xác thực dữ liệu, chứ không phải tìm kiếm kiến ​​trúc.