یادگیری ماشینی
یادگیری ماشینی کمک فراوانی به صرفه جویی در هزینه‌های عملیاتی و بهبود سرعت عمل تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌کند. به عنوان مثال در صنعت نفت و پتروشیمی با استفاده از یادگیری ماشینی، داده‌های عملیاتی تمام حفاری‌ها اندازه‌گیری شده و با تجزیه و تحلیل داده‌ها، الگوریتم‌هایی تنظیم می‌شود که در حفاری‌های بعدی استخراج پربازده و بهینه‌تری داشته باشیم.
فرایادگیری (علوم کامپیوتر)
فرا یادگیری زیرشاخه‌ای از یادگیری ماشین است که در آن الگوریتم‌های یادگیری خودکار بر فرادادهها برای انجام آزمایش‌های یادگیری ماشین اعمال می‌شوند. از سال ۲۰۱۷ به بعد این اصطلاح تفسیر استانداردی پیدا نکرده‌است، اما هدف اصلی فرایادگیری به صورت زیر بیان شده‌است: درک اینکه چگونه یادگیری خودکار می‌تواند در حل مشکلات یادگیری انعطاف‌پذیر شود تا منجر به بهبود عملکرد الگوریتم‌های یادگیری موجود یا یادگیری (استنتاج) خودِ الگوریتم یادگیری شود؛ بنابراین، یادگیری برای یادگیری اصطلاح جایگزینی برای فرایادگیری است.