机器学习让计算机能够通过经验提升其在特定任务上的性能，而无需针对每种情况进行明确编程。其核心在于，机器学习解决了那些手动编写规则不切实际或不可能解决的问题。例如，识别图像中的物体需要处理无数种光线、角度和形状变化。机器学习模型不是编写死板的规则，而是从带有标签的训练数据（例如，标记为“猫”或“狗”的照片）中学习模式，并调整其内部参数，将这些模式泛化到新的、未见过的数据上。这种适应性使得高效处理复杂的数据驱动任务成为可能。
这个过程依赖于算法，这些算法会迭代地改进其预测或决策。例如，垃圾邮件过滤器最初对垃圾邮件的特征（如可疑关键词）有一个基本认识，并随着处理更多电子邮件而更新其行为。每次用户将一封电子邮件标记为垃圾邮件时，模型都会调整其参数，以便将来识别类似的模式。这种反馈循环使得系统能够随着新类型垃圾邮件的出现而演进。开发者通过选择算法（如决策树、神经网络）、定义目标（如最小化分类错误）以及使用梯度下降等优化技术来调整模型参数，直到其性能可靠。
机器学习之所以有价值，是因为它可以随数据量扩展。传统软件常常难以处理大型或动态数据集，但 ML 模型会随着摄取更多信息而改进。例如，流媒体服务的推荐系统随着时间分析用户交互而变得更准确。类似地，自动驾驶汽车处理数 TB 的传感器数据，以便在真实世界条件下安全导航。开发者使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架来构建和训练这些模型，平衡模型复杂度、训练时间和计算资源等因素。目标是创建能够处理不确定性、适应变化并以静态代码无法实现的方式自动化决策的系统。