მანქანური სწავლება
მანქანური სწავლება (ინგლ. Machine Learning, შემოკლებით ML) არის კომპიუტერული პროგრამის უნარი ავტომატურად განვითარდეს არსებულ გამოცდილებაზე დაყრდნობით. ის განიხილება, როგორც ხელოვნური ინტელექტის ქვეჯგუფი. მანქანური სწავლების ალგორითმები ადგენენ მაგალითის საფუძველზე შექმნილ მოდელს, რომელიც ცნობილია როგორც "ტრენინგის მონაცემები", იმისთვის, რომ მოახდინონ პროგნოზირება ან მიიღონ გადაწყვეტილებები უშუალოდ ამ საკითხზე დაპროგრამების გარეშე. მანქანური სწავლების ალგორითმები გამოიყენება პროგრამირების მრავალ განხრაში, როგორიცაა ელ. ფოსტის გაფილტვრა და კომპიუტერიული ხედვა, სადაც, საჭირო დავალებების შესასრულებლად, რთული ან შეუძლებელი ხდება ჩვეულებრივი ალგორითმების შემუშავება და გამოყენება. მანქანური სწავლების ქვეჯგუფი მჭიდრო კავშირშია გამოთვლით სტატისტიკასთან, რომელიც ფოკუსირებულია კომპიუტერის გამოყენებით პროგნოზების გაკეთებაზე; მაგრამ მანქანური სწავლება ყოველთვის არ არის სტატისტიკური სწავლება. მათემატიკური ოპტიმიზაცია აწვდის მეთოდებს, თეორიასა და აპლიკაციის დომეინებს მანქანური სწავლების სფეროს. მონაცემთა მოპოვება წარმოადგენს სფეროს, რომელიც ყურადღებას ამახვილებს მონაცემთა საძიებო ანალიზზე, ზედამხედველობის გარეშე სწავლის გზით. ბიზნესის პრობლემების გადასაჭრელად, მანქანულ სწავლებას ასევე უწოდებენ პროგნოზირების ანალიზს.