یادگیری ماشینی
هدف یادگیری ماشینی این است که رایانه‌ها و سامانه‌ها بتوانند به تدریج و با افزایش داده‌ها کارایی بهتری در انجام وظیفهٔ مورد نظر پیدا کند. گسترهٔ این وظیفه می‌تواند از تشخیص خودکار چهره با دیدن چند نمونه از چهرهٔ مورد نظر تا فراگیری شیوهٔ گام‌برداری روبات‌های دوپا با دریافت سیگنال پاداش و تنبیه باشد.
کاربرد یادگیری ماشین در داده‌های پروتئومیک
در گذشته، از تکنیک‌های مختلفی برای تجزیه و تحلیل داده‌های پروتئومیک استفاده شده‌است. روش‌های محاسباتی از جمله ماشین‌های بردار پشتیبانی (SVM)، شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) و جنگل‌های تصادفی (PLS-RF) و همچنین روش‌های مبتنی بر مدل، مانند حداقل مربعات جزئی و واکنش زنجیره‌ای پلیمراز در آنالیز افتراقی خطی (PLS-LDA و PCR-LDA) هستند.