与其手动编写规则，不如输入示例，让算法自动发现模式。机器学习构建的模型能够随着数据量的增加而不断改进，如今它已成为搜索、推荐、欺诈检测和语音识别等领域的基础。

该领域根据监督方式进行划分。监督学习使用已标记的数据。无监督学习在没有标签的情况下寻找结构。强化学习通过交互从奖励信号中学习。每种方法都适用于不同的问题。

共同学习范式

• 基于标签的监督学习
• 从结构中进行无监督学习
• 从奖励中进行强化学习
• 基于混合数据的半监督学习
• 从预设任务中进行自监督学习

数据主导结果。基于干净、相关数据的简单模型通常优于基于噪声数据的复杂模型。实践者将大部分时间花费在数据收集、清洗和验证上，而不是架构探索上。