"मशीन लर्निंग" क्या है?

मशीन लर्निंग किसी सिस्टम को बड़ी मात्रा में उदाहरण डेटा देकर काम करती है और उसे धीरे-धीरे अपने आंतरिक पैरामीटर समायोजित करके पैटर्न पहचानने देती है, बजाय इसके कि कोई प्रोग्रामर हाथ से हर नियम लिखे। कई दौर के अनुभव और फ़ीडबैक के बाद, यह सिस्टम तस्वीरें पहचानने या टेक्स्ट बनाने जैसे कामों में बेहतर होता चला जाता है, ठीक वैसे ही जैसे इंसान अभ्यास से बेहतर होते हैं।

रोबोट द्वारा दूसरी मशीनें जोड़ना भौतिक निर्माण-स्वचालन को दर्शाता है, जिसका डेटा से पैटर्न सीखने वाले सॉफ़्टवेयर से कोई संबंध नहीं, और पूरे इंटरनेट को शब्द-दर-शब्द याद कर लेना इन सिस्टम के काम करने के तरीके को गलत बताता है, क्योंकि ये सटीक टेक्स्ट सहेजने के बजाय सामान्यीकृत पैटर्न सीखते हैं।

चूंकि मशीन लर्निंग सिस्टम उन्हें दिए गए किसी भी डेटा से सीखते हैं, ये उस डेटा में मौजूद पूर्वाग्रहों को भी सोख और बढ़ा सकते हैं, और यही वजह है कि प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता एल्गोरिदम की चतुराई जितनी ही अहम चिंता बन गई है।