L'apprentissage machine donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre sans être explicitement programmés (Arthur Samuel, 1959). Il s'agit d'un sous-domaine de l'informatique.

L'idée est venue de travaux dans le domaine de l'intelligence artificielle. L'apprentissage automatique explore l'étude et la construction d'algorithmes qui peuvent apprendre et faire des prédictions sur des données. Ces algorithmes suivent des instructions programmées, mais peuvent également faire des prédictions ou prendre des décisions basées sur des données. Ils construisent un modèle à partir d'un échantillon de données.

L'apprentissage machine est effectué là où il est impossible de concevoir et de programmer des algorithmes explicites. Il s'agit par exemple du filtrage du spam, de la détection d'intrus sur le réseau ou d'initiés malveillants travaillant à une violation des données, de la reconnaissance optique de caractères (OCR), des moteurs de recherche et de la vision artificielle.