Ano ang "machine learning"?

Gumagana ang machine learning sa pamamagitan ng pagpapakain sa isang sistema ng malaking dami ng halimbawang datos at hinahayaang unti-unting ayusin ang sariling panloob na mga parameter para makilala ang mga pattern, sa halip na isulat ng isang programmer ang bawat panuntunan nang manu-mano. Sa paglipas ng maraming ronda ng pagkakalantad at feedback, umuunlad ang sistema sa mga gawain tulad ng pagkilala ng larawan o paggawa ng teksto, na epektibong natututo mula sa karanasan gaya ng pagbuti ng tao sa pamamagitan ng pagsasanay.

Ang mga robot na nagtitipon ng ibang makina ay naglalarawan ng pisikal na automation sa manufacturing, hindi nauugnay sa kung paano natututo ang software ng mga pattern mula sa datos, at ang pagsasaulo ng buong internet salita nang salita ay maling naglalarawan sa kung paano gumagana ang mga sistemang ito, dahil natututo sila ng mga pattern na maaaring i-generalize sa halip na mag-imbak ng eksaktong teksto.

Dahil natututo ang mga sistema ng machine learning mula sa anumang datos na ibinigay sa kanila, maaari nilang masipsip at palakasin ang mga bias na naroon sa datos na iyon, kaya't naging kasinghalagang alalahanin ng kalinisan ng training data ang katalinuhan ng algorithm.