Il machine learning è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale che si occupa di creare sistemi che apprendono o migliorano le performance in base ai dati che utilizzano. Utilizza algoritmi per imitare il modo in cui gli esseri umani apprendono, migliorando in modo graduale la sua accuratezza.

Ci sono diversi tipi di algoritmi di machine learning, a seconda del modo in cui apprendono i dati per fare previsioni. I principali sono:
* Machine learning con apprendimento supervisionato: gli algoritmi ricevono dati etichettati con la risposta corretta e imparano a generalizzare il modello.
* Machine learning con apprendimento non supervisionato: gli algoritmi ricevono dati non etichettati e imparano a scoprire strutture o raggruppamenti.
* Machine learning con apprendimento semi-supervisionato: gli algoritmi ricevono una combinazione di dati etichettati e non etichettati e imparano a migliorare la qualità delle etichette.
* Machine learning con apprendimento per rinforzo: gli algoritmi ricevono feedback positivi o negativi in base alle loro azioni e imparano a ottimizzare il loro comportamento.
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