Машинное обучение - это научная дисциплина, изучающая построение и исследование алгоритмов, способных обучаться на основе данных. Такие алгоритмы работают, строя модель на основе входных данных и используя ее для принятия прогнозов или решений, а не следуя строго статичным инструкциям программы. Машинное обучение тесно связано и часто пересекается с вычислительной статистикой - дисциплиной, которая также специализируется на прогнозировании. Машинное обучение - это область компьютерных наук, возникшая на основе исследований в области искусственного интеллекта. Оно тесно связано со статистикой и математической оптимизацией, которые предоставляют методы, теорию и прикладные области для этой области. Машинное обучение используется в ряде вычислительных задач, где разработка и программирование явных алгоритмов, основанных на правилах, не представляется возможным. В качестве примера можно привести фильтрацию спама, оптическое распознавание символов (OCR), поисковые системы и компьютерное зрение. Машинное обучение иногда смешивают с добычей данных, хотя это направление больше ориентировано на исследовательский анализ данных. Машинное обучение и распознавание образов "можно рассматривать как два аспекта одной области". При использовании в промышленных условиях методы машинного обучения могут называться предиктивной аналитикой или предиктивным моделированием.