يمكن تلخيص أبرز الحقائق المتعلقة بالتعلم الآلي في العبارات التالية:
التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يركز على تطوير خوارزميات تسمح للأنظمة بالتعلم من البيانات بشكل مستقل. هذا يعني أن المبرمج لا يحدد القواعد بشكل صريح، بل تكتشف الخوارزمية الأنماط والعلاقات بنفسها.
تعتمد خوارزميات التعلم الآلي بشكل كبير على جودة وكمية البيانات التي يتم تدريبها عليها. كلما كانت البيانات أكثر دقة وتنوعًا، كانت قدرة النموذج على التنبؤ واتخاذ القرارات أفضل.
تشمل أنواع التعلم الآلي الرئيسية ثلاثة أنماط: التعلم المراقب (يتم التدريب على بيانات مصنفة)، التعلم غير المراقب (يتم التدريب على بيانات غير مصنفة لإيجاد أنماط مخفية)، والتعلم المعزز (يتم التعلم من خلال التجربة والمكافأة).