Makine öğrenimi veya makine öğrenmesi, bilgisayarların algılayıcı verisi ya da veritabanları gibi veri türlerine dayalı öğrenimini olanaklı kılan algoritmaların tasarım ve geliştirme süreçlerini konu edinen bir bilim dalıdır. Makine öğrenimi araştırmalarının odaklandığı konu bilgisayarlara karmaşık örüntüleri algılama ve veriye dayalı akılcı kararlar verebilme becerisi kazandırmaktır. Bu, makine öğreniminin istatistik, olasılık kuramı, veri madenciliği, örüntü tanıma, yapay zekâ, uyarlamalı denetim ve kuramsal bilgisayar bilimi gibi alanlarla yakından ilintili olduğunu göstermektedir.
• Spam mail saptama: Gelen mailleri spam ve spam olmayan diye belirleyebilmekteyiz. Daha sonrasında bu maillere benzer mailler geldiğinde makine öğrenmesi ile sistem spam olarak gelen mailleri spam klasörüne, spam olmayanlar gelen kutusuna yönlendirmektedir.
• Yüz tanıma: Bir sistem içindeki milyonlarca fotoğraftan birine, makine öğrenmesi ile bir kişiyi tanımlarsanız. Daha sonraki uygulamalarda bu fotoğraftaki yüzü tanıyarak doğru kişiyi atayabilecektir.
• Kredi kartı sahtekarlık tespiti: Kredi kartı sahiplerinin günlük yaptığı aktiviteler, uygulamalar, bu uygulamaları yaptığı platformlar (bilgisayar, akıllı telefon gibi) makine öğrenmesi sayesinde günü gününe veri olarak saklanırsa, daha sonraki şüpheli bir işlem sırasında bunu saptayabilir ve bu sahtekarlığı önüne geçilebilir.
• Ürün önerileri: Müşterilerin alışveriş alışkanlıkları sistem tarafından algılandığı zaman, bunlar değerlendirilerek, müşterinin genel olarak hangi ürünleri aldığı ya da hangi ürünleri almadığı tespit edilir ve daha sonra bu müşterinin alışveriş alışkanlıkları göz önünde bulundurularak bu müşteriye ilgilenebileceği yeni ürünler önerilebilir.
• Ses tanıma: Sisteme sesinizi tanıtacak olursanız, sistem bu sesinizi algılayarak daha sonraki başka isteklerinizden sesinizi sistemde eşleştirecek ve sizi algılayarak yeni isteğinizi yerine getirecektir. Eğer başkası kullanmaya kalkarsa onu eşleştiremediği için tepki vermeyecektir. Iphone cihazlarındaki SİRİ buna örnek olarak gösterilebilir.