Machine Learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein Oberbegriff für die „künstliche“ Generierung von Wissen aus Erfahrung: Ein künstliches System lernt aus Beispielen und kann diese nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern. Das heißt, es werden nicht einfach die Beispiele auswendig gelernt, sondern es „erkennt“ Muster und Gesetzmäßigkeiten in den Lerndaten. So kann das System auch unbekannte Daten beurteilen (Lerntransfer) oder aber am Lernen unbekannter Daten scheitern (Überanpassung). Weitere Information siehe Link https://de.wikipedia.org/wiki/Maschinelles_Lernen

Aus dem weiten Spektrum möglicher Anwendungen seien hier genannt: automatisierte Diagnose­verfahren, Erkennung von Kreditkartenbetrug, Aktienmarkt­analysen, Klassifikation von Nukleotidsequenzen, Sprach- und Texterkennung sowie autonome Systeme.

Das Thema ist eng verwandt mit „Knowledge Discovery in Databases“ und „Data-Mining“, bei dem es jedoch vorwiegend um das Finden von neuen Mustern und Gesetzmäßigkeiten geht. Viele Algorithmen können für beide Zwecke verwendet werden. Außerdem können Methoden der „Knowledge Discovery in Databases“ genutzt werden, um Lerndaten für „maschinelles Lernen“ zu produzieren oder vorzuverarbeiten, und Algorithmen aus dem maschinellen Lernen finden beim Data-Mining Anwendung.