मशीन लर्निंग एआई की एक शाखा है जो कंप्यूटर को विशिष्ट प्रोग्रामिंग के बिना स्वयं सीखने में सक्षम बनाती है। इसमें एल्गोरिदम विकसित करना शामिल है जो उनके प्रदर्शन में सुधार करने के लिए डेटा तक पहुंच और विश्लेषण कर सकते हैं। मशीन लर्निंग के दो दृष्टिकोण हैं, पर्यवेक्षित और अनसुरक्षित। पर्यवेक्षित सीखने में, कंप्यूटर को इनपुट-आउटपुट जोड़े के साथ प्रशिक्षित किया जाता है और इसका उद्देश्य सामान्य आउटपुट उत्पन्न करना है। अनसुरक्षित सीखने में, कंप्यूटर इनपुट डेटा के भीतर पैटर्न या रुझान की खोज करता है।
मशीन लर्निंग एक प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता है जो कंप्यूटर को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना सीखने की क्षमता प्रदान करती है। यह कंप्यूटर प्रोग्राम के विकास पर केंद्रित है जो डेटा तक पहुंच सकते हैं और इसे अपने लिए सीखने के लिए उपयोग कर सकते हैं। मशीन लर्निंग की प्रक्रिया को दो भागों में विभाजित किया गया है, पर्यवेक्षित और अनियंत्रित सीखना। पर्यवेक्षित सीखने में, कंप्यूटर को प्रत्येक इनपुट के लिए एक आउटपुट प्रदान किया जाता है और सामान्य आउटपुट उत्पन्न करने के लिए अपने एल्गोरिदम को अनुकूलित करने के लिए उपयोग किया जाता है।
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