Învățarea automată a fost definită de Andrew Ng, un om de informatică de la Universitatea Stanford, drept „știința obținerii calculatoarelor să acționeze fără a fi programat explicit”. A fost concepută pentru prima dată în anii ’50, dar a experimentat progrese limitate până în jurul anului XXI. secol. De atunci, învățarea mașinii a fost o forță motrice în spatele mai multor inovații, în special a inteligenței artificiale.
Învățarea automată poate fi împărțită în mai multe categorii, inclusiv învățarea supravegheată, nesupravegheată, semi-supravegheată și de consolidare. În timp ce învățarea supravegheată se bazează pe datele de intrare etichetate pentru a deduce relațiile sale cu rezultatele rezultatelor, învățarea nesupravegheată detectează tiparele dintre datele de intrare fără marcare. Învățarea semi-supravegheată folosește o combinație de ambele metode, iar învățarea de consolidare motivează programele să repete sau să elaboreze pe procese cu rezultate dezirabile, evitând totodată erorile. (Pentru a afla istoria programării, consultați Programarea computerului: De la limbajul mașinii la inteligența artificială.)
Mai multe industrii diferite beneficiază deja de învățarea automată și există o cerere din ce în ce mai mare de produse și servicii ML în toată lumea dezvoltată. Întreprinderile de tot felul profită de capacitățile sale predictive și încearcă să dezvolte metode prescrise de învățare automată pentru a lua decizii în cunoștință de cauză. Există mai multe moduri diferite pentru companii de a aborda această tehnologie, inclusiv mai multe limbaje de programare care ies în evidență în domeniu.
