Základní princip strojového učení spočívá v tom, že algoritmy jsou trénovány na základě dat, aby se naučily identifikovat vzory a provádět úkoly bez explicitního programování. Proces začíná se získáním dat, následně se data zpracovávají a model se trénuje na základě těchto dat. Během trénování se model snaží minimalizovat chyby a optimalizovat své schopnosti identifikovat vzory. Nakonec je model testován na nových datech, aby se ověřila jeho schopnost generalizace a přesnosti.
Strojové učení je odvětvím umělé inteligence, které se zaměřuje na poskytnutí strojům schopnosti učit se a rozhodovat bez zásahu člověka. Pracuje tím, že používá algoritmy k zpracování dat, identifikaci vzorů a k predikci nebo rozhodování. Algoritmy jsou trénovány na datech, která byla označena správným výstupem, což jim umožňuje naučit se, jak přesně klasifikovat budoucí data. Poté, co byl stroj natrénován, může pak rozhodovat o nových datech bez manuálního programování. Například algoritmus strojového učení může být trénován na velkém množství obrázků označených jako "kočka" nebo "pes" a poté může být použit k přesné identifikaci koček a psů na nových obrázcích.