非技術的には、機械学習モデルは、トレーニングデータの大規模なデータセットを使用して「良い」応答を強化し、「悪い」応答を罰することで機能します。人間のフィードバックを使用し、これらのデータセットを作成し、データが良いか悪いかを知ることにより、クラウドソーシングを行うことができます。
より技術的には、機械学習モデルは、回帰などの数学ツールを使用して、データを説明するモデルを作成します。パラメーター（データ）を提供することにより、モデルは応答を出力できます。ラベル（「真の」データ）と比較した応答に基づいて、モデルが更新され、よりよく説明されます。
In nontechnical terms, machine learning models work by using large datasets of training data to reinforce 'good' responses, and to punish 'bad' responses. By using human feedback, creating these datasets and knowing whether the data is good or bad can be crowdsourced. 
In more technical terms, a machine learning model uses mathematical tools, such as regression, to create a model that describes the data. By supplying parameters (data), the model can output a response. Based on the response compared to the labels ('true' data), the model is updated to better describe it.