Salah sahiji contoh tina AI (Artificial Inteligent)  nyeta Machine Learning mangrupikeun ngaran umumna dilarapkeun kana sababaraha téknik Bayesian anu dianggo pikeun pangakuan pola jeung  diajar. Dina inti na, machine learning mangrupakeun kumpulan algoritma nu bisa diajar tina tur nyieun prediksi dumasar kana data dirékam, ngaoptimalkeun hiji fungsi utilitas dibikeun dina kateupastian, nimba struktur data disumputkeun, sarta mengklasifikasikan data kana déskripsi ringkes. Pembelajaran mesin sering dianggo nalika program eksplisit teuing kagok atanapi teu praktis. Beda sareng kode komputer umum anu dikembangkeun ku pamekar parangkat lunak pikeun nyobian ngahasilkeun kaluaran khusus kode program dumasar kana input anu disayogikeun, pembelajaran mesin ngagunakeun data pikeun ngahasilkeun kode statistik (model ML), anu bakal nampilkeun "hasil anu leres" dumasar kana pola anu dikenal tina conto. . inputs saméméhna (jeung outputs, lamun sakabeh téhnik anu diawasan). Katepatan model ML dumasar utamana kana kualitas sareng kuantitas data sajarah.