למידת מכונה (Machine Learning) היא תת-קבוצה של בינה מלאכותית (AI) המתמקדת בפיתוח אלגוריתמים המאפשרים למחשבים ללמוד ולקבל החלטות על סמך נתונים. במקום להיות מתוכנתים במפורש לבצע משימה ספציפית, אלגוריתמים אלה משתמשים בטכניקות סטטיסטיות כדי ללמוד דפוסים מכמויות אדירות של נתונים כדי לקבל החלטות מושכלות. יישומים נפוצים כוללים סינון דואר אלקטרוני, מערכות המלצות וזיהוי תמונות.
התהליך בלמידת מכונה כרוך בדרך כלל באימון מודל על מערך נתונים, שבו האלגוריתם מבצע חיזויים באופן איטרטיבי ומתאים את עצמו על סמך הדיוק של התחזיות שלו. עם הזמן, הדגם משפר את הדיוק שלו. ניתן לסווג למידת מכונה ללמידה מפוקחת (כאשר האלגוריתם מאומן על נתונים מסומנים), למידה ללא פיקוח (שם האלגוריתם לומד מנתונים לא מסומנים), ולמידת חיזוק (כאשר סוכן לומד להתנהג בסביבה על ידי ביצוע פעולות וקבלת תגמולים ).
