Học máy đã được Andrew Ng, một nhà khoa học máy tính tại Đại học Stanford, định nghĩa là khoa học về việc khiến máy tính hành động mà không được lập trình rõ ràng. thế kỷ. Kể từ đó, học máy đã là một động lực đằng sau một số đổi mới, đáng chú ý nhất là trí tuệ nhân tạo.
Học máy có thể được chia thành nhiều loại, bao gồm học có giám sát, không giám sát, bán giám sát và củng cố. Mặc dù việc học có giám sát phụ thuộc vào dữ liệu đầu vào được gắn nhãn để suy ra mối quan hệ của nó với kết quả đầu ra, việc học không giám sát sẽ phát hiện các mẫu trong số dữ liệu đầu vào không được gắn nhãn. Học bán giám sát sử dụng kết hợp cả hai phương pháp và học tăng cường thúc đẩy các chương trình lặp lại hoặc xây dựng các quy trình với kết quả mong muốn trong khi tránh được lỗi. (Để tìm hiểu về lịch sử lập trình, hãy xem Lập trình máy tính: Từ ngôn ngữ máy đến trí tuệ nhân tạo.)
Một số ngành công nghiệp khác nhau đã được hưởng lợi từ học máy, và nhu cầu về các sản phẩm và dịch vụ ML trên khắp thế giới phát triển ngày càng tăng. Các doanh nghiệp thuộc mọi thể loại đang tận dụng các khả năng dự đoán của mình và tìm cách phát triển các phương pháp học máy theo quy định để đưa ra quyết định sáng suốt. Có nhiều cách khác nhau để các công ty tiếp cận công nghệ này, bao gồm một số ngôn ngữ lập trình nổi bật trong lĩnh vực này.
