Makine öğrenimi, açıkça programlanmadan bilgisayarlara öğrenme ve gelişme yeteneği kazandıran yapay zekanın (AI) bir alt alanıdır. Bu teknoloji, insan beyninin nasıl öğrendiğine benzer şekilde çalışır, örneğin bir çocuk resimlere bakarak ve geri bildirim alarak hayvanları tanımayı öğrenebilir. Makine öğrenimi algoritmaları, bu süreci modelleyerek, etiketlenmiş veri setleri üzerinde çalışarak doğru kararlar ve tahminler yapmayı öğrenir. Makine öğreniminin en temel bileşenlerinden biri, verilerden örüntüler çıkarabilme yeteneğidir. Bu algoritmalar, büyük miktarda veriyle beslendiğinde, veriler arasındaki karmaşık ilişkileri fark edip geleceğe yönelik tahminlerde bulunabilirler.
Makine öğreniminde en yaygın kullanılan algoritmalardan bazıları karar ağaçları, sinir ağları (neural networks) ve k-en yakın komşu (k-nearest neighbor) algoritmalarıdır. Karar ağaçları, daha anlaşılabilir ve görselleştirilebilir olmaları nedeniyle sıkça kullanılır. Sinir ağları ise, biyolojik sinir hücrelerini taklit ederek daha karmaşık ve derin öğrenme (deep learning) gerektiren durumlarda kullanılır. Örneğin, bir sinir ağı kullanılarak, bir bilgisayar yüz tanıma sistemlerini geliştirebilir. K-en yakın komşu algoritması, yeni görülen bir veri noktasının özelliklerini, etiketlenmiş veri noktalarıyla karşılaştırarak sınıflandırma yapar. Bu algoritmalardan biriyle çalışan bir sistem, bir dizi eğitim verisi alır ve bu verilerdeki örüntüleri öğrenerek yeni gelen bilgiler üzerinde tahminlerde bulunabilir. Makine öğrenimi, sağlık hizmetlerinden finans sektörü analizlerine, tarımdan eğlence sektörüne kadar birçok alanda devrim yaratma potansiyeline sahiptir. Örneğin, sağlık alanında, makine öğrenimi algoritmaları radyoloji görüntüleri üzerinde çalışarak tümörleri tespit edebilir ve doğru teşhis koymada doktorlara yardımcı olabilir. Bu nedenle, makine öğrenimi teknolojisi, günümüzün en önemli ve hızlı gelişen bilimsel alanlarından biri olarak kabul edilmektedir.