Language: French
Ces programmes, selon leur degré de perfectionnement, intègrent éventuellement des capacités de traitement probabiliste des données, d'analyse de données issues de capteurs, de reconnaissance (reconnaissance vocale, de forme, d'écriture…), de fouille de données, d'informatique théorique… L'apprentissage automatique est utilisé pour doter des ordinateurs ou des machines de systèmes de : perception de leur environnement (vision, reconnaissance d'objets tels des visages, schémas, langages naturels, caractères manuscrits, formes)  ; moteurs de recherche ; aide aux diagnostics, médical notamment, bio-informatique, chémoinformatique ; interfaces cerveau-machine ; détection de fraudes à la carte de crédit, cybersécurité, analyse financière, dont analyse du marché boursier ; classification des séquences d'ADN ; jeu ; génie logiciel ; adaptation de sites Web ; locomotion de robots ; analyse prédictive en matière juridique et judiciaire… Exemples : Les algorithmes d'apprentissage peuvent se catégoriser selon le mode d'apprentissage qu'ils emploient : Ce sont, dans ce domaine : Ces méthodes sont souvent combinées pour obtenir diverses variantes d'apprentissage.