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.
کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص و پیش‌بینی سرطان
همان‌طور که اشاره شد یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی است. موفقیت در یادگیری ماشین همیشه تضمین شده نیست. اگر داده‌ها دارای کیفیت پایینی باشند آنگاه کیفیت نتیجه نیز پایین خواهد بود. همچنین اگر تعداد متغیرها بیشتر از پیشامدها باشد ممکن است یک سری یادگیرنده‌های اضافی داشته باشیم. دانستن آن که کدام روش برای حل مسئله بهتر است واضح نیست بنابراین لازم است که بیش از یک روش بر روی مجموعهٔ آموزش (به انگلیسی training set) اجرا شود. استفاده از یادگیری ماشین موجب صرفه جویی در وقت برای پیدا کردن الگو در میان داده‌ها می‌شود. هر چقدر که ابعاد کمتر باشد یادگیری ماشین بهتر عمل می‌کند. بنابراین کم کردن بعد (کم کردن تعداد متغیرها) یا اضافه کردن تعداد مثال‌های یادگیری امری ضروری است. طبق قانونی کلی به ازای هر خصیصه و متغیر باید بیش از ۵ نمونه وجود داشته باشد. تنها تعداد نمونه‌ها نیست که اهمیت دارد بلکه تنوع آنها نیز اهمیت دارد. به‌طور کلی نمونه‌های یادگیری از نظر تنوع و تعداد باید جوری باشند تا باعث یادگیری چندباره نشود.