Machine Learning zielt darauf ab, Systeme zu entwickeln, die selbstständig in der Lage sind, Modelle zu konzipieren, die wiederum aus Daten entweder:
• Erkenntnisse über die Vergangenheit gewinnen (descriptive analytics),
• belastbare Vorhersagen treffen (predictive analytics),
• Handlungs-Empfehlungen durch die Abwägung des Resultats möglicher Handlungen geben (prescriptive analytics)
Machine Learning bietet hier Lösungen für zwei große Herausforderungen: Erstens ist es in vielen Bereichen auf Grund der hohen Komplexität und Vielfalt der Daten kaum möglich, manuell ein geeignetes Lösungsmodell zu entwickeln. Es existieren oftmals keine analytischen Lösungen (im Sinne von lösbaren, mathematischen Gleichungen) oder sie sind nur mit sehr hohem Aufwand zu finden. Zweitens wird das „erlernte“ Modell in der Regel bessere Ergebnisse liefern als ein manuell entwickeltes, wenn es auf neue Datensätze trifft. Die Anpassungsfähigkeit – man spricht auch von Robustheit – gegenüber Neuem ist größer. Auf maschinellem Lernen basierende Modelle bieten also den Vorteil, komplexe Analysen entweder erst zu ermöglichen oder sie zumindest wesentlich schneller und kosteneffizienter durchzuführen.