Algoritmy strojového učení jsou v podstatě navrženy tak, aby klasifikovaly věci, nacházely vzory, předpovídaly výsledky a činily informovaná rozhodnutí.
Strojové učení se skládá z různých typů modelů strojového učení za použití různých algoritmických technik. V závislosti na povaze dat a požadovaném výsledku lze použít jeden ze čtyř učebních modelů: s dohledem, bez dohledu, polopod dohledem nebo posilování. V rámci každého z těchto modelů lze použít jednu nebo více algoritmických technik – ve vztahu k používaným datovým souborům a zamýšleným výsledkům. Algoritmy strojového učení jsou v podstatě navrženy tak, aby klasifikovaly věci, nacházely vzory, předpovídaly výsledky a činily informovaná rozhodnutí. Algoritmy mohou být použity jeden po druhém nebo kombinovány k dosažení co nejlepší přesnosti, když se jedná o složitější a nepředvídatelnější data.