Maschinelles Lernen (ML) ist eine Unterkategorie der Künstlichen Intelligenz (KI), die sich mit der Entwicklung von Algorithmen und statistischen Modellen befasst. ML nutzt bestehende Daten, um Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen zu identifizieren (Modelltraining). Diese Daten können Zahlen, Wörter, Bilder, Statisktiken usw. sein. Anhand dieser erlernten Muster können neue Datensätze analysiert werden oder Vorhersagen für die Zukunft erstellt werden. Algorithmen lernen selbständig, ohne dafür speziell programmiert worden zu sein. Die Leistung verbessert sich im Laufe der Zeit, denn je größer die Datenmenge, desto besser kann der Algorithmus erkennen und verallgemeinern. Das führt zu einer höheren Genauigkeit und besseren Leistung. Einmal trainiert, ist der Algorithmus in der Lage, Patterns (Muster) in neuen Daten zu finden.