Maschinelles Lernen, Machine Learning (ML), ist eine ältere Computerwissenschaft, die Aspekte der Bilderkennung, dem rechentechnischen Lernen und der künstlichen Intelligenz ( KI) umfasst. Machine Learning untersucht den Aufbau von Algorithmen aus denen sie Lernvorgänge, Vorhersagen und Entscheidungen ableiten kann. Das Verfahren wird zur Analyse von Daten benutzt und kann lernen Daten auf ihre Richtigkeit hin zu überprüfen.
Maschinelles Lernen basiert auf drei unterschiedlichen Verfahren. Da ist das überwachte Lernen, Supervised Learning, das unüberwachte Lernen, Unsupervised Learning und das bestärkende Lernen, Reinforcement Learning. Machine Learning hat einen unmittelbaren Bezug zu Computational Statistics, das für Prognosen eingesetzt wird, sowie zu mathematischen Optimierungsmethoden. Es ist ein Verfahren, das sich automatisch an Trends orientiert, Entwicklungen vorhersagen kann, Algorithmen für die Software-Services selbst optimiert und Informationen extrahiert. Neu gewonnene Daten basieren auf historischen und aktuellen Daten.
Eingesetzt wird Machine Learning in vielen technischen Bereichen und geschäftlichen Aktivitäten, in der Forschung und Produktion, ebenso wie bei der Mustererkennung, Objekterkennung und der Gesichtserkennung zur Personenidentifizierung. Aber auch zur Klassifizierung von Daten um Spams und Malware zu erkennen, und auch in der Netztechnik. So kann mittels Machine Learning das Netzverhalten, sowie die Abweichungen und Anomalien automatisch erkannt werden. Dank der Lernfähigkeit können Netzwerkkomponenten über einen fest implementierten Selbstlernalgorithmus Informationen über die im Netz befindlichen Stationen beschaffen und daraus eine optimale Routing-Entscheidung treffen.