Mašinsko učenje je oblast u kojoj računarski programi uče iz podataka. Goodfellow i saradnici navode precizniju definiciju Toma Mitchella: program uči ako mu se uspjeh na nekom zadatku, mjeren unaprijed zadatom mjerom, poboljšava s iskustvom. Prema istom izvoru, glavni izazov je raditi dobro na novim podacima, a ne samo na primjerima iz treniranja (training). Po tome se mašinsko učenje razlikuje od običnog traženja rješenja koje najbolje odgovara podacima koji su već poznati. Ilustracije radi: program koji je na hiljadama označenih poruka naučio prepoznavati neželjenu poštu vrijedi samo ako ispravno ocijeni i poruku koja je stigla jutros.
Izvori: