تعلم الآلة أمثلة على

• وعلمت قبل أن أن تعلم الآلة أنّه يعلم!
• ومنذ عام 2006، كان يشغل وقته في مجال تعلم الآلة في جامعة برلين للتكنولوجيا.
• قبل أن أقوم بتعلم الآلة لإيجاد أشخاص سيئين، كان عليّ تعليمها حياة الناس بشكل عام.
• في عام 2006 بدأ نيفين في استكشاف تطبيق الحاسوب الكمومي على المشكلات الاندماجية الصعبة الناشئة في تعلم الآلة.
• في عام 2006 بدأ نيفين في استكشاف تطبيق الحاسوب الكمومي على المشكلات الاندماجية الصعبة الناشئة في تعلم الآلة.
• التحليل الرياضي لخوارزميات تعلم الآلة وأدائها هو فرع من علوم الكمبيوتر النظرية المعروفة باسم نظرية التعلم الحسابية.
• ان تقنيات تعلم الآلة من المجالات وثيقة الصلة مثل استرجاع المعلومات أو تعدين النصوص تم استخدامها وتطويعها لمساعدة في التلخيص التلقائي.
• في السنوات الأخيرة، تم الاعتراف بعمله في مجال الذكاء الإصطناعي، تعلم الآلة والروبوتية، وكذلك في المعلومات الجغرافية (الجيومعلوماتية) وقواعد البيانات الاستنتاجية.
• في السنوات الأخيرة، ارتفع حجم وعدد مجموعات البيانات البيولوجية المتاحة، مما مكن الباحثين في مجال المعلوماتية الحيوية من الاستفادة من أنظمة تعلم الآلة هذه.
• السمة المميزة لمتعلم الآلة المستندة إلى القواعد هي تحديد واستخدام مجموعة من القواعد العلائقية التي تمثل بشكل جماعي المعرفة التي يراها النظام.
• ويُعرف علم البيانات بأنه " مفهوم قائم على توحيد الإحصاء، وتحليل البيانات وتعلم الآلة والوسائل المرتبطة بهم من أجل فهم وتحليل ظاهرة فعلية باستخدام البيانات".
• قبل ظهور خوارزميات تعلم الآلة، كان لابد من برمجة خوارزميات المعلوماتية الحيوية بشكل صريح باليد، والذي ثبت لمشاكل مثل تنبؤ بالبنية البروتينية انه صعب للغاية.
• كما تم استخدام تعلم الآلة لمشكلة تراصف السلسلة المتعدد والتي تنطوي على محاذاة العديد من تسلسل الحمض النووي أو الأحماض الأمينية من أجل تحديد مناطق التشابه التي يمكن أن تشير إلى تاريخ تطوري مشترك.
• تحليل التمييز الخطي هو تعميم لتحليل التمييز لفيشر وهو طريقة تستخدم في الإحصاء والتعرف على الأنماط وتعلم الآلة لإيجاد تركيبة خطية من الصفات التي تصنف أو تفصل صنفان أو أكثر من الأشياء أو الأحداث.
• تقنيات تعلم الآلة مثل التعلم العميق يمكن الخوارزمية من استخدام تعلم الميزة التلقائي مما يعني أنه استنادا إلى البيانات وحدها، الخوارزمية يمكن أن تتعلم كيفية الجمع بين عدة ميزات من البيانات المدخلة الى مجموعة من الميزات أكثر تجريدا والتي يمكن من خلالها إجراء مزيد من التعلم.