Machine Learning ist ein allgemeiner Begriff für die künstliche Generierung von Wissen aus Erfahrung. Das künstliche System lernt aus Beispielen und kann diese am Ende der Lernphase verallgemeinern. Dazu baut der Algorithmus im Maschinellen lernen ein statistisches Modell auf Basis von Trainingsdaten auf. Das bedeutet, dass die KI Beispiele nicht nur auswendig lernt, sondern Muster und Gesetzmäßigkeiten erkennt. Auf diese Weise kann das System auch unbekannte Daten auswerten und dadurch lernen.
Beispiele für Maschinelles Lernen: automatische Diagnoseverfahren, Erkennung von Kreditkartenbetrug, Börsenanalyse, Nukleotidsequenzklassifikation, Sprach- und Texterkennung.
So verwendet die Pixlr REMOVE BG-Software eine KI, die darauf trainiert ist, Hintergründe von Fotos zu entfernen.